Sammanfattning av denna webbsida: Med utvecklingen av webbteknik och dess tillväxt finns det en enorm mängd data på webben för internetanvändare och en hel del data genereras också. Internet har blivit en plattform för lärande online, utbyte av idéer och åsiktsutbyte. Sociala nätverkssajter som Twitter, Facebook, Google+ blir snabbt allt populärare eftersom de gör det möjligt för människor att dela och uttrycka sina åsikter om ämnen, ha diskussioner med olika samhällen eller skicka meddelanden över hela världen. Det har varit mycket arbete inom området för känsloanalys av twitterdata. Denna undersökning fokuserar främst på känsloanalys av twitterdata som är till hjälp för att analysera informationen i tweets där åsikter är mycket ostrukturerade, heterogena och antingen positiva eller negativa, eller neutrala i vissa fall. I detta dokument ger vi en enkät och en jämförande analys av befintliga tekniker för åsiktsutvinning som maskininlärning och lexikonbaserade metoder, tillsammans med utvärderingsmått. Med hjälp av olika maskininlärningsalgoritmer som Naive Bayes, Max Entropy och Support Vector Machine, tillhandahåller vi en forskning om twitter dataströmmar. Vi har också diskuterat allmänna utmaningar och tillämpningar av Sentiment Analysis på Twitter.
Författarna i Ref. REF föreslår att använda Naive Bayes, Max Entropy och Support Vector Machine algoritmer på twitter dataströmmar och sedan gav en bra undersökning om maskininlärning baserad och lexikonbaserad metod för känsloanalys med utvärdering metriska, utmaningar och möjliga lösningar.
Sentiment Analysis of Twitter Data: A Survey of Techniques
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}