I detta dokument tar vi upp problemet med upptäckt, klassificering och kvantifiering av känslor av text i alla former. Vi anser att engelsk text samlas in från sociala medier som Twitter, som kan ge information som har nytta på en mängd olika sätt, särskilt åsiktsutvinning. Sociala medier som Twitter och Facebook är fulla av känslor, känslor och åsikter hos människor över hela världen. Men att analysera och klassificera text på grundval av känslor är en stor utmaning och kan betraktas som en avancerad form av Sentimentanalys. I detta dokument föreslås en metod för att klassificera text i sex olika Emotion-Kategorier: Lycka, Sorg, Rädsla, Ilska, Överraskning och Disgust. I vår modell använder vi två olika tillvägagångssätt och kombinerar dem för att effektivt extrahera dessa känslor från text. Den första metoden är baserad på naturligt språk bearbetning, och använder flera textfunktioner som smilisar, grad ord och negationer, delar av tal och andra grammatiska analys. Den andra metoden bygger på klassificeringsalgoritmer för maskininlärning. Vi har också framgångsrikt utarbetat en metod för att automatisera skapandet av själva träningssetet, för att eliminera behovet av manuell annotering av stora dataset. Dessutom har vi lyckats skapa en stor påse med känslomässiga ord, tillsammans med deras känslointensiteter. Vid testning visas det att vår modell ger betydande noggrannhet i klassificeringen av tweets tagna från Twitter.
B. Getd m.fl. I REF föreslogs två sätt att klassificera texter från sociala medier i sex kategorier av känslor: Lycka, Sorg, Rädsla, Ilska, Överraskning och Disgust.
Emotion Detection and Analysis on Social Media
{'venue': 'Global Journal of Engineering Science and Researches (ICRTCET-18) (2019) 78-89', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}