Vi beskriver ett toppmodernt känsloanalyssystem som upptäcker (a) känslan av korta informella textmeddelanden som tweets och SMS (meddelandenivåuppgift) och (b) känslan av ett ord eller en fras i ett meddelande (term-level-uppgift). Systemet bygger på en övervakad statistisk textklassificeringsmetod som utnyttjar en mängd olika ytformer, semantiska och känslointryck. Känslorna härrör i första hand från nya tweet-specifika känslolexikon med hög täckningsgrad. Dessa lexikon genereras automatiskt från tweets med känsla-ord hashtaggar och från tweets med smilisar. För att på ett tillfredsställande sätt fånga ordens känsla i negerade sammanhang skapas ett separat känslolexikon för negerade ord. Systemet rankas först i SemEval-2013 delad uppgift "Sentiment Analysis in Twitter" (Task 2), erhålla en F-poäng 69.02 i meddelande-nivå uppgift och 88.93 i termin-nivå uppgift. Förbättringar efter konkurrens ökar prestandan till en F-poäng på 70,45 (meddelande-nivå-uppgift) och 89,50 (term-nivå-uppgift). Systemet får också toppmodern prestanda på två ytterligare datauppsättningar: SemEval-SMS-testuppsättningen 2013 och en corpus av filmrecensioner. Ablationsexperimenten visar att användningen av de automatiskt genererade lexikonen resulterar i resultatvinster på upp till 6,5 procentenheter.
I REF presenterar författarna ett system för att upptäcka känslor baserat på en övervakad statistisk textklassificeringsmetod och härled känslorna från tweet-specifika känslolexikon.
Sentiment analysis of short informal texts
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}