ABSTRACT Twitter stämningsanalys teknik ger metoder för att undersöka allmänhetens känslor om de händelser eller produkter som är relaterade till dem. De flesta av de aktuella forskningarna fokuserar på att få känslor genom att analysera lexiska och syntaktiska funktioner. Dessa drag uttrycks uttryckligen genom känsloord, smilisar, utropstecken och så vidare. I detta dokument introducerar vi ett ord inbäddningsmetod som erhålls genom oövervakat lärande baserat på stora twitter corpora, denna metod med latent kontextuella semantiska relationer och samtidiga statistiska egenskaper mellan ord i tweets. Dessa ord inbäddningar kombineras med n-gram funktioner och ord känsla polaritet poäng funktioner för att bilda en känsla funktion uppsättning tweets. Funktionen är integrerad i en djup konvolution neurala nätverk för utbildning och förutsäga känslor klassificering etiketter. Vi jämför experimentellt prestandan hos vår modell med baslinjemodellen som är ett ord n-gram modell på fem Twitter datauppsättningar, resultaten indikerar att vår modell presterar bättre på noggrannheten och F1-måttet för twitter känsla klassificering. Twitter, känsloanalys, ordinslag, konvolutionsnervnätverk.
Djupa konvolutionella neurala nätverk har också undersökts för att analysera känslor i Twitter REF.
Deep Convolution Neural Networks for Twitter Sentiment Analysis
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}