Sentimentanalys i Twitter har blivit en viktig uppgift på grund av det enorma användargenererade innehåll som publiceras över sådana medier. En sådan analys skulle kunna vara användbar för många områden som marknadsföring, finans, politik och social. Vi föreslår att använda många funktioner för att förbättra en utbildad klassificerare av Twitter-meddelanden; dessa funktioner utökar funktionen vektorn för uni-gram modell av koncept som extraheras från DBpedia, verbgrupperna och liknande adjektiv extraheras från WordNet, Sentifeatures extraheras med hjälp av SentiWordNet och några användbara domänspecifika funktioner. Vi byggde också en ordbok för känslor ikoner, förkortning och slang ord i tweets som är användbart innan tweets med olika funktioner. Lägga till dessa funktioner har förbättrat f-mätnoggrannheten 2% med SVM och 4% med NaiveBayes.
Författare i REF använde de begrepp som extraherats från DBPedia och adjektiven från WordNet, de rapporterade att DBpedia koncepten är användbara med Naïve-Bayes klassificerare men mindre användbara med SVM.
Experiments with DBpedia, WordNet and SentiWordNet as resources for sentiment analysis in micro-blogging
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}