Sentimentanalys är för närvarande ett mycket dynamiskt fält inom beräkningslingvistik. Forskningen häri har koncentrerats på utveckling av metoder och resurser för olika typer av texter och olika språk. Inte desto mindre har genomförandet av ett flerspråkigt system som kan klassificera de åsikter som uttrycks på olika språk hittills inte behandlats. Den största utmaningen som detta dokument tar upp är känsloanalys från tweets i en flerspråkig miljö. Vi bygger först ett enkelt känsloanalyssystem för tweets på engelska. Därefter översätter vi data från engelska till fyra andra språk -italienska, spanska, franska och tyska - med hjälp av ett standard maskinöversättningssystem. Vidare korrigerar vi testdata manuellt och skapar Gold Standards för vart och ett av målspråken. Slutligen testar vi resultatet av känsloanalyserna för de olika språken i fråga och visar att den gemensamma användningen av utbildningsdata från flera språk (särskilt de som rör samma språkfamilj) avsevärt förbättrar resultaten av känsloklassificeringen.
Arbetet i REF visar att den gemensamma användningen av utbildningsdata från flera språk (särskilt de som rör samma språkfamilj) avsevärt förbättrar resultaten av känsloklassificeringen.
Improving Sentiment Analysis in Twitter Using Multilingual Machine Translated Data
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}