Classifying news versus opinions in newspapers
- Newspaper text can be broadly divided in the classes ‘opinion’ (editorials, commentary, letters to the editor) and ‘neutral’ (reports). We describe a classification system for performing this separation, which uses a set of linguistically motivated features. Working with various English newspaper corpora, we demonstrate that it significantly outperforms bag-of-lemma and PoS-tag models. We conclude that the linguistic features constitute the best method for achieving robustness against change of newspaper or domain.
| Verfasserangaben: | K. R. Krüger, A. Lukowiak, J. Sonntag, Saskia Warzecha, Manfred StedeORCiDGND |
|---|---|
| DOI: | https://doi.org/10.1017/S1351324917000043 |
| ISSN: | 1351-3249 |
| ISSN: | 1469-8110 |
| Titel des übergeordneten Werks (Englisch): | Natural language engineering |
| Untertitel (Englisch): | linguistic features for domain independence |
| Verlag: | Cambridge Univ. Press |
| Verlagsort: | Cambridge |
| Publikationstyp: | Wissenschaftlicher Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Datum der Erstveröffentlichung: | 21.02.2017 |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Datum der Freischaltung: | 11.04.2022 |
| Band: | 23 |
| Seitenanzahl: | 21 |
| Erste Seite: | 687 |
| Letzte Seite: | 707 |
| Fördernde Institution: | German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) [01UG1234] |
| Organisationseinheiten: | Humanwissenschaftliche Fakultät / Strukturbereich Kognitionswissenschaften / Department Linguistik |
| DDC-Klassifikation: | 4 Sprache / 41 Linguistik / 410 Linguistik |
| Peer Review: | Referiert |
| Name der Einrichtung zum Zeitpunkt der Publikation: | Humanwissenschaftliche Fakultät / Exzellenzbereich Kognitionswissenschaften |
