ABSTRACT Sentimentanalys och åsiktsutvinning i sociala nätverk presenterar idag ett hett ämne för forskning. De flesta av de senaste konstverken och undersökningarna om den automatiska känsloanalysen och åsiktsutvinningen av texter som samlats in från sociala nätverk och mikrobloggande webbplatser är emellertid inriktade på den binära klassificeringen (dvs. klassificeringen i "positiva" och "negativa") eller den ternära klassificeringen (dvs. klassificeringen i "positiva", "negativa" och "neutrala") av texter. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som, förutom de ovan nämnda uppgifterna binära och ternära klassificeringar, går djupare i klassificeringen av texter som samlats in från Twitter och klassificerar dessa texter i flera känsloklasser. I detta dokument begränsar vi vårt tillämpningsområde till sju olika känsloklasser, men det föreslagna tillvägagångssättet är skalbart och kan användas för att klassificera texter i fler klasser. Vi introducerar först SENTA, vårt verktyg byggt för att hjälpa användare att välja ut en mängd olika funktioner som passar bäst för deras program, att köra klassificeringen, genom en enkel att använda grafiskt användargränssnitt. Vi använder sedan SENTA för att köra våra egna experiment av multiklass klassificering. Våra experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan uppnå upp till 60,2 % noggrannhet på flerklassklassificeringen. Icke desto mindre visar sig metoden vara mycket korrekt när det gäller binär klassificering och ternära klassificering: i det förra fallet uppnår vi en noggrannhet på 81,3 procent för samma datamängd som används efter att neutrala tweets tagits bort, och i det senare fallet nådde vi en noggrannhet av klassificeringen som motsvarar 70,1 procent. Twitter, känsloanalys, maskininlärning.
Bouazizi och Ohtsuki REF utvidgade begreppet binär eller ternära klassificering och föreslog ett tillvägagångssätt för att klassificera text som samlats in från Twitter i sju känsloklasser.
A Pattern-Based Approach for Multi-Class Sentiment Analysis in Twitter
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}