HYBRID TECHNIQUE FOR SENTIMENT ANALYSIS

One embodiment provides an apparatus. The apparatus includes a processor; at least one peripheral device coupled to the processor; a memory coupled to the processor; a generic sentiment model and a first domain training corpus stored in memory; and a hybrid sentiment analyzer logic stored in memory and to execute on the processor. The hybrid sentiment analyzer logic includes a sentiment lexicon generator logic to generate a domain sentiment lexicon based, at least in part, on the first domain training corpus and to store the domain sentiment lexicon in memory, a lexicon-based sentiment classifier logic to generate an annotated training corpus unsupervisedly, based, at least in part, on the domain sentiment lexicon and to store the annotated training corpus in memory, and a model-based sentiment adaptor logic to adapt the generic sentiment model based, at least in part, on the annotated training corpus to generate an adapted sentiment model and to store the adapted sentiment model in memory. Un mode de réalisation de l'invention concerne un appareil. L'appareil comprend : un processeur ; au moins un dispositif périphérique couplé au processeur ; une mémoire couplée au processeur ; un modèle de sentiment générique et un premier corpus d'apprentissage de domaine stocké en mémoire ; et une logique d'analyse de sentiment hybride stockée dans la mémoire et prévue pour s'exécuter sur le processeur. La logique d'analyse de sentiment hybride comprend : une logique de génération de lexique de sentiment, pour générer un lexique de sentiment de domaine sur la base, au moins en partie, du premier corpus d'apprentissage de domaine, et stocker le lexique de sentiment de domaine dans une mémoire ; une logique de classification de sentiment basée sur un lexique, pour générer un corpus d'apprentissage annoté sans supervision sur la base, au moins en partie, du lexique de sentiment de domaine, et stocker le corpus d'apprentissage annoté dans la mémoire ; et une logique d'adaptation de sentiment basée sur un modèle, pour adapter le modèle de sentiment générique sur la base, au moins en partie, du corpus d'apprentissage annoté, pour générer un modèle de sentiment adapté et stocker le modèle de sentiment adapté dans la mémoire.