Det finns stor efterfrågan på automatiserade verktyg som tilldelar polaritet till mikroblogginnehåll som tweets (Twitter inlägg), men detta är utmanande på grund av terseness och informellitet tweets förutom den stora variationen och snabba utvecklingen av språket på Twitter. Det är därför opraktiskt att använda standard övervakad maskininlärning teknik som är beroende av kommenterade utbildningsexempel. Vi gör utan sådana noteringar genom att använda etikettutbredning för att införliva etiketter från en maximal entropy clasfier tränad på bullriga etiketter och kunskap om ordtyper kodade i en lexikon, i kombination med Twitter följargraf. Resultat om polaritetsklassificering för flera datauppsättningar visar att vår etikettutbredningsmetod konkurrerar med en modell som övervakas med in-domän annoterade tweets, och den överträffar den noisily övervakade klassificering som den utnyttjar samt en lexikonbaserad polaritetsklassificering.
REF visade att användningen av etikettutbredning med Twitter-följargrafik förbättrar polaritetsklassificeringen.
Twitter Polarity Classification with Label Propagation over Lexical Links and the Follower Graph
{'venue': 'Proceedings of the First workshop on Unsupervised Learning in NLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}