Abstrakt. Sentimentanalys över Twitter erbjuder organisationer ett snabbt och effektivt sätt att övervaka allmänhetens känslor för sitt varumärke, sin verksamhet, sina chefer osv. Under de senaste åren har man med varierande resultat forskat om ett brett utbud av funktioner och metoder för att klassificera känslor för Twitter-dataset. I detta dokument introducerar vi en ny metod för att lägga till semantik som ytterligare inslag i utbildningen för känsloanalys. För varje extraherad enhet (t.ex. iPhone) från tweets, lägger vi till dess semantiska koncept (t.ex. "Apple-produkt") som ytterligare en funktion och mäta korrelationen mellan det representativa konceptet med negativa/positiva känslor. Vi tillämpar detta tillvägagångssätt för att förutsäga känslor för tre olika Twitter-dataset. Våra resultat visar en genomsnittlig ökning av F harmonisk noggrannhet poäng för att identifiera både negativa och positiva känslor på cirka 6,5% och 4,8% jämfört med baslinjerna för unigrams respektive del-av-tal funktioner. Vi jämför också mot en strategi baserad på känslobärande ämnesanalys, och finner att semantiska funktioner producerar bättre Recall och F poäng när man klassificerar negativa känslor, och bättre Precision med lägre Recall och F poäng i positiv känsla klassificering.
Saif m.fl. REF presenterar en ny metod för att lägga till semantik som extra funktion i förberedelsen för känsloanalyser, För varje koncept (t.ex. iPhone) från tweets, lägger de till sitt semantiska koncept (t.ex. "Apple-punkt") som en extra komponent och mäta förhållandet mellan agentidén med negativa/positiva åsikter.
Semantic sentiment analysis of twitter
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}