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How Universal are Universal Dependencies? Exploiting Syntax for Multilingual Clause-level Sentiment Detection

机译:通用依赖性如何? 利用多语言子句级别情绪检测的语法

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摘要

This paper investigates clause-level sentiment detection in a multilingual scenario. Aiming at a high-precision, fine-grained, configurable, and non-biased system for practical use cases, we have designed a pipeline method that makes the most of syntactic structures based on Universal Dependencies, avoiding machine-learning approaches that may cause obstacles to our purposes. We achieved high precision in sentiment detection for 17 languages and identified the advantages of common syntactic structures as well as issues stemming from structural differences on Universal Dependencies. In addition to reusable tips for handling multilingual syntax, we provide a parallel benchmarking data set for further research.
机译:本文在多语言场景中调查条款级情绪检测。 针对实际用例的高精度,细粒度,可配置和非偏见系统,我们设计了一种管道方法,这是一种基于通用依赖性的大部分句法结构,避免可能导致障碍物的机器学习方法 为了我们的目的。 我们对17种语言的情绪检测进行了高精度,并确定了常见的句法结构的优势以及普遍依赖性结构差异的问题。 除了可重复讲解多语言语法的秘诀之外,我们还提供了一个平行的基准数据集,用于进一步研究。

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