ABSTRACT Med den snabba tillväxten av innehåll på sociala medier, och den inverkan dessa har gjort på människors beteende, har många forskare varit intresserade av att studera dessa medieplattformar. En stor del av deras arbete var inriktat på känsloanalys och åsiktsutvinning. Dessa hänvisar till den automatiska identifieringen av människors åsikter om specifika ämnen genom att analysera deras inlägg och publikationer. Flerklassig känsloanalys behandlar i synnerhet identifieringen av den exakta känslan som användaren förmedlar snarare än den allmänna känslopolariteten i sitt textmeddelande eller inlägg. Eftersom det är så, introducerar vi en uppgift som skiljer sig från den konventionella flerklassklassificeringen, som vi kör på en datamängd som samlas in från Twitter. Vi kallar denna uppgift "kvantifiering". Med termen ''kvantifiering'' menar vi identifieringen av alla befintliga känslor i en onlinepost (dvs. tweet) i stället för att tillskriva den en enda känsla. För detta ändamål föreslår vi en strategi som automatiskt tillskriver olika poäng för varje känsla i en tweet, och väljer känslor med de högsta poäng som vi bedömer som förmedlas i texten. För att nå detta mål, lade vi till vårt tidigare introducerade verktyg Senta de nödvändiga komponenterna för att köra och utföra en sådan uppgift. Under hela detta arbete presenterar vi de ytterligare komponenterna; vi studerar genomförbarheten av kvantifiering, och föreslår ett tillvägagångssätt för att utföra det på en datauppsättning gjord av tweets för 11 olika känsloklasser. Datamängden var manuellt märkt och resultaten av den automatiska analysen kontrollerades mot den humana noteringen. Våra experiment visar genomförbarheten av denna uppgift och nå en F1-poäng på 45,9 %. Twitter, känsloanalys, maskininlärning.
Författarna föreslog vidare en multi-class-analys som tar upp identifieringen av den exakta känslan som användaren förmedlar med hjälp av kvantifieringsuppgiften som identifierar alla befintliga känslor i en tweet istället för att tillskriva den en enda känsla.
Multi-Class Sentiment Analysis in Twitter: What if Classification is Not the Answer
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}