Sentimentanalys på Twitter har rönt stor uppmärksamhet på senare tid på grund av dess breda tillämpningar inom både kommersiella och offentliga sektorer. I detta dokument presenterar vi SentiCircles, ett lexikonbaserat tillvägagångssätt för känsloanalys på Twitter. Olika från typiska lexikon-baserade tillvägagångssätt, som erbjuder en fast och statisk tidigare känsla polariteter av ord oavsett deras sammanhang, SentiCircles tar hänsyn till co-occurence mönster av ord i olika sammanhang i tweets för att fånga deras semantik och uppdatera sin pre-tilldelade styrka och polaritet i känslor lexicons följaktligen. Vårt tillvägagångssätt gör det möjligt att upptäcka känslor på både enhetsnivå och tweet-nivå. Vi utvärderar vårt föreslagna tillvägagångssätt på tre Twitter dataset med hjälp av tre olika känslor lexikon för att härleda ord tidigare känslor. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar baslinjerna i noggrannhet och F-mått för subjektivitet på enhetsnivå (neutral vs. polar) och polaritet (positiva vs. negativa) detektioner. För tweet-nivå känsla upptäckt, vårt tillvägagångssätt presterar bättre än den senaste SentiStrength med 4-5% i noggrannhet i två datauppsättningar, men faller marginellt efter med 1% i F-mått i den tredje datauppsättningen.
Även om Ref inte är utformad för flerspråkiga ändamål, presenterar Senticircles, ett intressant lexikonbaserat tillvägagångssätt som tar hänsyn till att ord förekommer samtidigt för att ge en kontextspecifik uppfattningsorientering.
Contextual semantics for sentiment analysis of Twitter
{'venue': 'Inf. Process. Manag.', 'journal': 'Inf. Process. Manag.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}