Vi presenterar en svagt övervakad strategi för att lära hashtaggar, hashtag mönster, och fraser som förknippas med fem känslor: AFFEC-TION, ANGER/RAGE, FEAR/ANXIETY, JOY, och SADNESS/DISAPPOINTMENT. Vi börjar med fröhashtaggar för att märka en första uppsättning tweets, vi tränar känslor klassificerare och använder dem för att lära sig nya känslor hashtaggar och hashtag mönster. Denna process upprepas sedan i en bootstrappa ram. Känslofraser utvinns också från inlärda hashtaggar och används för att skapa frasbaserade känsloklassare. Vi visar att den inlärda uppsättningen känsloindikatorer ger en betydande förbättring av F-poängen, från +% 5 till +% 18 jämfört med baslinjeklassificeringen.
I en senare studie utvidgade REF sitt arbete till att omfatta hashtag mönster och fraser förknippade med dessa fem känslor.
Learning Emotion Indicators from Tweets: Hashtags, Hashtag Patterns, and Phrases
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}