Automatiserad identifiering av olika typer av känslor kan vara till nytta för många NLP-system såsom översiktssammanfattning och public media analys. I vissa av dessa system finns det en möjlighet att tilldela en enda mening eller en mycket kort text ett känslovärde. I detta dokument föreslår vi ett övervakat ramverk för klassifikation av känslor som bygger på data från Twitter, en populär mikrobloggningstjänst. Genom att använda 50 Twitter-taggar och 15 smileys som känsloetiketter, undviker detta ramverk behovet av arbetsintensiva manuella noteringar, vilket möjliggör identifiering och klassificering av olika känslotyper av korta texter. Vi utvärderar olika funktionstypers bidrag till känsloklassificeringen och visar att vårt ramverk på ett framgångsrikt sätt identifierar känslotyper av obesegrade meningar. Kvaliteten på identifikationen av känslor bekräftades också av mänskliga domare. Vi undersöker också beroenden och överlappningar mellan olika känslotyper som representeras av smileys och Twitter hashtags.
I REF föreslås ett övervakat ramverk för klassifikation av känslor som bygger på data från Twitter, en populär mikrobloggtjänst.
Enhanced Sentiment Learning Using Twitter Hashtags and Smileys
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}