Känslomässiga tillstånd hos individer, även kallade stämningar, är centrala för att uttrycka tankar, idéer och åsikter, och i sin tur påverka attityder och beteende". I detta dokument har vi föreslagit en metod som upptäcker känslan eller stämningen i tweet och klassificerar twittermeddelandet under lämplig emotionell kategori. Vårt tillvägagångssätt är ett tvåstegs tillvägagångssätt, det kallas så eftersom det använder två tillvägagångssätt för klassificeringsprocessen, det ena är Regelbaserat tillvägagångssätt och det andra är Maskininlärning tillvägagångssätt. Den första metoden är Rule Based Approach (RBA), våra mindre bidrag i detta tillvägagångssätt är förbehandling, taggning, funktionsval och kunskapsbas skapande. Val av funktioner baseras på taggar. Vår andra metod är Machine Learning Approach (MLA), i detta är klassificeringen baserad på övervakad maskininlärning algoritm kallas Naïve Bayes som kräver märkta data. Naïve Bayes används för att upptäcka och klassificera känslor av en tweet. Utgången av RBA ges till MLA som indata eftersom MLA kräver märkta data som vi redan har skapat genom RBA. Vi har jämfört noggrannheten i båda tillvägagångssätten, observerat att, med den regelbaserade metoden vi kan klassificera tweets med noggrannhet runt 85% och med maskininlärning tillvägagångssätt
M. Suhasini m.fl. REF föreslog en metod som upptäckte känslorna eller stämningen hos tweets och klassificerade Twitter-meddelandena under lämpliga emotionella kategorier.
Two Step Approach for Emotion Detection on Twitter Data
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}