Twitter är en mikrobloggande webbplats, där användare kan posta meddelanden i mycket kort text som kallas Tweets. Tweets innehåller användarnas åsikter och känslor gentemot ett föremål eller en person. Denna uppfattning information är mycket användbar i olika aspekter för företag och regeringar. I detta dokument presenterar vi en metod som utför uppgiften att tweeta känslor identifiering med hjälp av en corpus av pre-annoterade tweets. Vi presenterar en känsla scoring funktion som använder tidigare information för att klassificera (binary klassificering ) och vikt olika känslor bär ord/fraser i tweets. Med hjälp av denna poängfunktion uppnår vi en klassificeringsnoggrannhet på 87% på Stanford Dataset och 88% på Mejaj Dataset. Med hjälp av övervakad maskininlärning, uppnår vi klassificeringsnoggrannhet på 88% på Stanford dataset.
I REF användes en funktion för poängsättning av känslor för klassificering av tweets.
Mining Sentiments from Tweets
{'venue': 'Proceedings of the 3rd Workshop in Computational Approaches to Subjectivity and Sentiment Analysis', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}