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Automatically creating a lexicon of verbal polarity shifters: mono- and cross-lingual methods for German

  • In this paper we use methods for creating a large lexicon of verbal polarity shifters and apply them to German. Polarity shifters are content words that can move the polarity of a phrase towards its opposite, such as the verb “abandon” in “abandon all hope”. This is similar to how negation words like “not” can influence polarity. Both shifters and negation are required for high precision sentiment analysis. Lists of negation words are available for many languages, but the only language for which a sizable lexicon of verbal polarity shifters exists is English. This lexicon was created by bootstrapping a sample of annotated verbs with a supervised classifier that uses a set of data- and resource-driven features. We reproduce and adapt this approach to create a German lexicon of verbal polarity shifters. Thereby, we confirm that the approach works for multiple languages. We further improve classification by leveraging cross-lingual information from the English shifter lexicon. Using this improved approach, we bootstrap a large number of German verbal polarity shifters, reducing the annotation effort drastically. The resulting German lexicon of verbal polarity shifters is made publicly available.
  • In dieser Arbeit untersuchen wir Methoden zur Erstellung eines deutschsprachigen Lexikons polaritätsverschiebender Verben. Diese Verben, die vielfach auch Polaritätsshifter genannt werden, sind Inhaltswörter, die die Polarität einer Phrase zu ihrem entgegengesetzten Wert verschieben, wie z.B. das Verb „aufgeben“ in der Verbalphrase „alle Hoffnung aufgeben“. Das Verhalten von Polaritätsshiftern ähnelt somit dem von Negationswörtern wie „nicht“. Für robuste Sentimentanalyse werden sowohl Negationswörter als auch Polaritätsshifter benötigt. Während Listen von Negationswörtern in vielen Sprachen verfügbar sind, existiert jedoch ein Polaritätsshifter-Lexikon hinreichender Größe nur für das Englische. Jene Ressource wurde mittels Bootstrapping erzeugt, indem ein überwachter Klassifikator auf einer kleinen Stichprobe von Verben trainiert wurde. Dieser Klassifikator nutzt Daten- und Ressourcen-getriebene Merkmale. Wir reproduzieren diesen Ansatz und passen ihn soweit notwendig für das Deutsche an. Somit weisen wir die Übertragbarkeit dieses Ansatzes auf andere Sprachen nach. Wir verbessern die Qualität der Klassifikation zudem weiterhin, indem wir Informationen aus dem existierenden englischen Polaritätsshifter-Lexikon nutzten. Mittels dieses verbesserten Ansatzes finden wir per Bootstrapping eine große Anzahl deutscher Polaritätsshifter und verringern somit deutlich den manuellen Annotationsaufwand. Das resultierende deutsche Lexikon polaritätsverschiebender Verben ist frei verfügbar.

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Metadaten
Author:Marc Schulder, Michael Wiegand, Josef Ruppenhofer
URN:urn:nbn:de:bsz:mh39-84984
URL:http://aclweb.org/anthology/C18-1213
ISBN:978-1-948087-50-6
Parent Title (English):Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics. August 20-26, 2018 Santa Fe, New Mexico, USA (COLING 2018)
Publisher:The Association for Computational Linguistics
Place of publication:Stroudsburg PA, USA
Editor:Emily M. Bender, Leon Derczynski, Pierre Isabelle
Document Type:Part of a Book
Language:English
Year of first Publication:2018
Date of Publication (online):2019/02/14
Publicationstate:Veröffentlichungsversion
Reviewstate:Peer-Review
GND Keyword:Automatische Sprachverarbeitung; Polaritätsprofil; Semantische Analyse; Verb; Wortliste
First Page:2516
Last Page:2528
DDC classes:400 Sprache / 430 Deutsch
Open Access?:ja
Leibniz-Classification:Sprache, Linguistik
Linguistics-Classification:Computerlinguistik
Program areas:Pragmatik
Program areas:Digitale Sprachwissenschaft
Licence (English):License LogoCreative Commons - Attribution 4.0 International