Sentimentanalys har blivit en viktig klassificeringsuppgift eftersom en stor mängd användargenererat innehåll publiceras över Internet. Sentimentlexikon har använts framgångsrikt för att klassificera känslan av användarrecensioner dataset. På senare tid har mikrobloggningstjänster som t.ex. Twitter blivit en populär datakälla inom området känsloanalys. Men att analysera känslor på tweets är fortfarande svårt eftersom tweets är mycket korta och innehåller slang, informella uttryck, smilisar, feltypning och många ord som inte finns i en ordbok. Dessutom är mer än 90 procent av orden i allmänna känslolexikon, såsom SentiWordNet, objektiva ord, som ofta anses mindre viktiga i en klassificeringsmodul. I detta dokument introducerar vi en hybridmetod som införlivar känslolexikon i en maskininlärningsmetod för att förbättra känsloklassificeringen i tweets. Vi konstruerar automatiskt en add-on lexicon som sammanställer polaritet poäng av objektiva ord och out-ofvokabulary (OOV) ord från tweet corpora. Vi introducerar också en ny funktion viktning metod genom att interpolera känslor lexikon score i uni-gram vektorer i Support Vector Machine (SVM). Resultaten av vårt experiment visar att vår metod är effektiv och avsevärt förbättrar känslan klassificering noggrannhet jämfört med en baslinje unigram modell.
Ett mycket färskt arbete i denna linje REF har fokuserat på att uppdatera känslan av neutrala ord i SentiWordNet.
Sentiment Lexicon Interpolation and Polarity Estimation of Objective and Out-Of-Vocabulary Words to Improve Sentiment Classification on Microblogging
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}