Framväxten av ett stort antal sociala nätverkssajter, bloggar och mikrobloggar har gett en podi för allmänna massor att uttrycka sin åsikt om sociala ämnen, ekonomiska frågor, politiska frågor, marknadstrender etc. Men detta plötsliga utbrott av granskningsdata hade öppnat dammluckor till ohanterliga poster eftersom det är nästan omöjligt för någon individ eller organisation att manuellt extrahera någon användbar information från det. Opinion mining eller sentimental analys är en naturlig språkbehandling som kan få åsikter eller känsla av människor om någon viss produkt eller ämne. Huvudfokus i detta dokument är att hitta en metod för att utföra känsloanalys av Twitter som är en av de mest utbredda mikrobloggning webbplatser. Den lexikala metod som föreslås i detta papper klassificerar tweets som positiva, negativa eller neutrala beroende på polariteten i orden i det. Man har också undersökt negationsordens roll.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF bildade åsiktsutvinning modell enligt polaritet av ord och undersökt effekt av negation ord.
A Lexical Approach for Opinion Mining in Twitter
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Education and Management Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}