¿El análisis de sentimientos basado en léxico se considera un método no supervisado?

Se supervisa porque:

  1. profesor proporciona el léxico
  2. El profesor proporciona un algoritmo para resolver el sentimiento (basado en reglas) o datos etiquetados (en caso de utilizar un método de aprendizaje automático, como Naive Bayes, SVM o lo que sea).

Upd: según los comentarios de Slater Ryan Victoroff a continuación, es importante mencionar que mi respuesta apuñala en un contexto más amplio, que el Aprendizaje automático (a pesar de que normalmente escuchamos acerca de métodos (no) supervisados ​​solo en el contexto ML). Estrictamente hablando, el análisis de sentimientos basado en léxico no es aprendizaje automático, a menos que use el léxico como un componente en el algoritmo ML para, por ejemplo, tamizar los N-gramos a través de él para extraer la señal informada del léxico. Para que quede más claro, en este caso el léxico es solo un parámetro de un algoritmo de ML, que a su vez podría ser supervisado o no supervisado. También le aconsejaría que lea el intercambio a continuación.

Si todo lo que está haciendo es usar pesos fijos en un léxico, entonces no es supervisado ni no supervisado. De hecho, no es aprendizaje automático en absoluto. No hay actualizaciones de peso, por lo tanto, no hay aprendizaje.

Si está actualizando los pesos de cada palabra en su léxico de acuerdo con un objetivo, entonces está haciendo aprendizaje automático y está supervisado.

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