Vi undersöker om vanliga maskininlärning tekniker kända för att utföra väl i grovkornig känsla och känsla klassificering kan också tillämpas framgångsrikt på en uppsättning finkorniga känslor kategorier. Vi beskriver först den grundlagda teorin metod som används för att utveckla en corpus av 5,553 tweets manuellt kommenteras med 28 känslor kategorier. Från våra preliminära experiment har vi identifierat två maskininlärningsalgoritmer som presterar bra i denna känsloklassificeringsuppgift och visat att det är möjligt att träna klassificerare för att upptäcka 28 känslokategorier utan en enorm nedgång i prestanda jämfört med grövre-grained klassificeringsscheman.
Tweetsen kommenteras manuellt av REF med 28 finkorniga känslokategorier och experimenteras med olika maskininlärningsalgoritmer.
Exploring Fine-Grained Emotion Detection in Tweets
{'venue': 'SRW@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}