Vikten av att bestämma känslan för kort text ökar i takt med att antalet kommentarer om sociala nätverk ökar. Närvaron av negation i dessa texter påverkar deras känslor, eftersom den har en större räckvidd i förhållande till textens längd. I detta dokument undersöker vi hur behandlingen av negation påverkar känslan av tweets på det serbiska språket. De grammatiska regler som påverkar förändringen av polariteten behandlas. Vi gjorde en analys av effekten av negationsbehandlingen på den övergripande processen för känsloanalys. En statistiskt signifikant relativ förbättring erhölls (upp till 31,16 % eller upp till 2,65 %) när negationen behandlades med hjälp av våra regler med lexikonbaserad metod eller maskininlärningsmetoder. Genom att tillämpa maskininlärningsmetoder uppnåddes en noggrannhet på 68,84 % på en uppsättning positiva, negativa och neutrala tweets, och en noggrannhet på så mycket som 91,13 % när den tillämpades på uppsättningen positiva och negativa tweets.
I dokumentet REF undersökte författarna hur behandlingen av negation påverkar känslan av tweets på det serbiska språket.
Improving sentiment analysis for twitter data by handling negation rules in the Serbian language
{'venue': 'Comput. Sci. Inf. Syst.', 'journal': 'Comput. Sci. Inf. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}