I det här dokumentet beskriver vi hur vi skapade två toppmoderna SVM-klassificeringar, en för att upptäcka känslan av meddelanden som tweets och SMS (meddelande-nivå uppgift) och en för att upptäcka känslan av en term i ett meddelande (term-nivå uppgift). Bland bidrag från 44 lag i en tävling stod våra bidrag först i båda uppgifterna på tweets, få en F-poäng 69.02 i meddelandenivå uppgift och 88.93 i termin-nivå uppgift. Vi implementerade en mängd olika yt-form, semantiska, och känslor. Vi genererade också två stora ord-sentiment förening lexikon, en från tweets med känsla-ord hashtags, och en från tweets med smilisar. I meddelandenivå-uppgiften gav de lexikonbaserade funktionerna en vinst på 5 F-poäng över alla andra. Båda våra system kan kopieras med hjälp av fritt tillgängliga resurser. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
På Twitter utvecklar REF en toppmodern Twitter-känslaklassare i SemEval 2013, med hjälp av en mängd olika känslolexikon och handgjorda funktioner.
NRC-Canada: Building the State-of-the-Art in Sentiment Analysis of Tweets
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}