Lexicon-baserade metoder för Twitter-känslor analys blir mycket populärt på grund av deras enkelhet, domän oberoende, och relativt bra prestanda. Dessa tillvägagångssätt är beroende av känslolexikon, där en samling ord markeras med fasta känslopolariteter. Men ords känsloorientering (positiva, neurala, negativa) och/eller känslors styrkor kan förändras beroende på sammanhang och riktade enheter. I det här dokumentet presenterar vi SentiCircle; ett nytt lexikonbaserat tillvägagångssätt som tar hänsyn till ords kontextuella och begreppsmässiga semantik vid beräkningen av deras känsloorientering och styrka i Twitter. Vi utvärderar vår strategi på tre Twitter dataset med hjälp av tre olika känslor lexikon. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar två lexikonbaslinjer. Resultaten är konkurrenskraftiga men ofullständiga när man jämför med toppmodern SentiStrength, och varierar från en datauppsättning till en annan. SentiCircle överträffar SentiStrength i noggrannhet i genomsnitt, men faller marginellt efter i F-mått.
Saif m.fl. REF presenterade SENTICIRCLE lexikonbaserad metod som tar hänsyn till kontextuella och konceptuella ordsemantik vid beräkningen av deras poäng från lexikonet.
SentiCircles for contextual and conceptual semantic sentiment analysis of Twitter
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}