Non-Compositionality in Sentiment: New Data and Analyses

要約

自然言語のフレーズを組み合わせると、その意味は各部分の合計以上の意味を持つことがよくあります。
フレーズの意味がその感情である感情分析などの NLP タスクのコンテキストでも、これは依然として当てはまります。
しかし、感情分析に関する NLP 研究の多くは、感情の計算が主に構成的なものであるという事実に焦点を当てています。
その代わりに、私たちは感情に関してフレーズの非構成性評価を取得することに着手しました。
私たちの貢献は次のとおりです: a) それらの非構成性評価を取得するための方法論、b) 259 のフレーズに対する評価のリソース — NonCompSST — およびそのリソースの分析、および c) 感情に関する計算モデルの評価
この新しいリソースを使用した分析。

要約(オリジナル)

When natural language phrases are combined, their meaning is often more than the sum of their parts. In the context of NLP tasks such as sentiment analysis, where the meaning of a phrase is its sentiment, that still applies. Many NLP studies on sentiment analysis, however, focus on the fact that sentiment computations are largely compositional. We, instead, set out to obtain non-compositionality ratings for phrases with respect to their sentiment. Our contributions are as follows: a) a methodology for obtaining those non-compositionality ratings, b) a resource of ratings for 259 phrases — NonCompSST — along with an analysis of that resource, and c) an evaluation of computational models for sentiment analysis using this new resource.

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