Using HMM for Sentiment Classification

2008/03/27

Sentiment-Oriented Contextual Advertising為目前學生的研究, 其中涉及到如何去偵測sentiment 句子, 目前在sentiment detection的研究上, 主要可以分為三種granularities: words level, sentence (paragraph)level and document level, 原先的構想僅單純地利用現有的opinions lexicon透過linear combination function來對一句sentence給予分數, 透過該分數來決定它的類別(i.e., positive, negative, or objective).
經向老師請益之後, 發現該方法稍嫌薄弱, 改採用machine learning的方法解決之, 目前會先採用HMM的方式分別訓練positive/negative model, 來決定sentence所屬的類別.

進行中: 複習一下HMM基本概念, 找尋現有的HMM package, 蒐集訓練資料...etc.