I detta dokument föreslår vi en strategi för att automatiskt upptäcka känslor på Twitter-meddelanden (tweets) som utforskar vissa egenskaper hos hur tweets skrivs och meta-information av de ord som komponerar dessa meddelanden. Dessutom utnyttjar vi källor till bullriga etiketter som våra träningsdata. Dessa bullriga etiketter tillhandahölls av några känslodetektion webbplatser över twitter data. I våra experiment visar vi att eftersom våra funktioner kan fånga en mer abstrakt representation av tweets, vår lösning är mer effektiv än tidigare och också mer robust när det gäller partiska och bullriga data, som är den typ av data som tillhandahålls av dessa källor.
Författare i REF utforska meta information av ord och språkliga egenskaper av tweets för känsloanalys.
Robust Sentiment Detection on Twitter from Biased and Noisy Data
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}