Most of the earlier approaches to this problem were based on hand crafted features and sentiment lexicons [1]}, [2]}. These features were then used as input to classifiers (e.g., Support Vector Machines). However, such approaches required extensive domain knowledge, were laborious to define, and can lead to incomplete or over-specific features.

Большинство ранее применяемых подходов к этой проблеме основывались на созданных вручную функциях и лексиконах сентиментов [1]}, [2]}. Затем эти функции использовались в качестве входных данных для классификаторов (например, метода опорных векторов). Однако такие подходы требовали большого количества знаний об области, были трудоемкими в определении и могли приводить к неполным или излишне специфичным функциям.