Abstrakt. Yttrande mining handlar om att bestämma känslan inriktning-positiv, negativ, eller neutral-av en (kort) text. På senare tid har det väckt stort intresse både för den akademiska världen och för industrin på grund av dess användbara potentiella tillämpningar. En av de mest lovande tillämpningarna är analys av åsikter i sociala nätverk. I den här artikeln undersöker vi hur klassificerare arbetar medan vi gör åsiktsutvinning över spanska Twitter-data. Vi undersöker hur olika inställningar (n-gram storlek, corpus storlek, antal känslor klasser, balanserad vs. obalanserade corpus, olika domäner) påverkar precisionen i maskinen lärande algoritmer. Vi experimenterade med Naïve Bayes, Decision Tree och Support Vector Machines. Vi beskriver också språkspecifik förbehandling-i vårt fall, för spanska språket-av tweets. I tidningen presenteras de bästa parametrarna för praktiska tillämpningar av opinionsbrytning på spanska Twitter. Vi presenterar också en ny resurs för analys av känslor i texter: ett lexikon markerat med sannolikheter att uttrycka en av de sex grundläggande känslor en sannolikhet faktor för aktiv användning (PFA) en spansk känsla Lexicon som innehåller 2 036 ord.
REF undersökte hur olika inställningar (n-gram storlek, corpus storlek, antal känslor klasser, balanserad vs. obalanserade corpus, olika domäner) påverkar precisionen i maskinen lärande algoritmer.
Empirical Study of Machine Learning Based Approach for Opinion Mining in Tweets
{'venue': 'MICAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}