Sentimentanalys på Twitter-data har rönt stor uppmärksamhet på senare tid. I detta dokument fokuserar vi på målberoende Twitter-känslor; nämligen, med tanke på en fråga, klassificerar vi tweets känslor som positiva, negativa eller neutrala beroende på om de innehåller positiva, negativa eller neutrala känslor om den frågan. Här tjänar frågan som mål för känslorna. De senaste strategierna för att lösa detta problem antar alltid den måloberoende strategin, som kan ge det givna målet irrelevanta känslor. Dessutom tar de state-of-the-art metoder endast tweet som ska klassificeras när man klassificerar känslan; de ignorerar dess sammanhang (dvs. relaterade tweets). Men eftersom tweets oftast är korta och mer tvetydiga, ibland är det inte tillräckligt att bara överväga den nuvarande tweet för känslor klassificering. I detta dokument föreslår vi att man förbättrar den målberoende Twitter-klassificeringen genom att 1) införliva målberoende funktioner, och 2) ta hänsyn till relaterade tweets. Enligt de experimentella resultaten förbättrar vårt tillvägagångssätt i hög grad prestandan hos den målberoende känsloklassificeringen.
En trestegsklassificering föreslås i REF som följer en målberoende strategi för känsloklassificering genom att integrera målberoende funktioner och ta hänsyn till relaterade tweets.
Target-dependent Twitter Sentiment Classification
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}