Sentiment Classification försöker identifiera ett textstycke enligt författarens allmänna känsla för sitt ämne, vare sig det är positivt eller negativt. Traditionella maskininlärningsmetoder har tillämpats på detta problem med rimlig framgång, men de har visat sig fungera bra endast när det finns en bra matchning mellan träning och testdata med avseende på ämne. Detta dokument visar att matchning med avseende på domän och tid också är viktigt, och presenterar preliminära experiment med utbildningsdata märkta med smilisar, som har potential att vara oberoende av domän, ämne och tid.
Prestandan av dessa algoritmer inte ge samma eller ens nära resultat när det tillämpas på utbildning data märkt med känslor som har potential att vara oberoende av domän, ämne och tid REF.
Using Emoticons To Reduce Dependency In Machine Learning Techniques For Sentiment Classification
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Student Research Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}