Vi beskriver en uppsättning experiment med hjälp av automatiskt märkta data för att träna övervakade klassificeringar för flerklassig känslodetektering i Twitter-meddelanden utan manuella ingrepp. Genom att korsvalidera mellan modeller som är utbildade på olika märkningar för samma sex grundläggande känsloklasser, och testa på manuellt märkta data, drar vi slutsatsen att metoden är lämplig för vissa känslor (lycka, sorg och ilska) men mindre kapabel att skilja andra; och att olika märkningskonventioner är mer lämpliga för vissa känslor än andra.
REF beskriver en uppsättning experiment som använder automatiskt märkta data för att utbilda övervakade klassificeringar för att upptäcka känslor i flera klasser i Twitter-meddelanden utan manuella ingrepp.
Experimenting with Distant Supervision for Emotion Classification
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}