Sammanfattning av denna webbsida: Eftersom konsumenter idag producerar allt mer innehåll som beskriver deras erfarenheter med t.ex. produkter och varumärken på olika språk, är informationssystem som övervakar ett universellt, språkoberoende mått på människors avsedda känslor avgörande för dagens företag. För att underlätta känsloanalys av användargenererat innehåll föreslår vi att man kartlägger känslor som förmedlas av ostrukturerad text i naturligt språk till universella stjärnbetyg och fångar den tilltänkta känslan. För dessa kartläggningar, anser vi en monotont ökande steg funktion, en naiv Bayes metod, och en stöd vektor maskin. Vi visar att det sätt på vilket naturligt språk avslöjar avsedd känsla skiljer sig mellan våra datauppsättningar av nederländska och engelska texter. Dessutom tyder resultaten av våra experiment med att modellera relationen mellan förmedlad känsla och avsedd känsla på att språkspecifika känslopoäng kan skilja universella klasser av avsedd känsla från varandra i begränsad utsträckning.
Resultaten av våra experiment avslöjade språkspecifika känslopoäng kan skilja universella klasser av avsedd känsla från varandra i begränsad utsträckning REF.
Lexicon-based sentiment analysis by mapping conveyed sentiment to intended sentiment
{'venue': 'Int. J. Web Eng. Technol.', 'journal': 'Int. J. Web Eng. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}