I detta dokument redovisas kortfattat vårt system för SemEval-2013 Uppgift 2: Känsloanalys i Twitter. Vi använde först en SVM klassificerare med ett brett utbud av funktioner, inklusive påse med ordfunktioner (unigram, bigram), POS-funktioner, stilistiska funktioner, läsbarhet poäng och annan statistik av tweet analyseras, domännamn, förkortningar, smilisar i Twitter-texten. Sedan undersökte vi hur effektiva dessa egenskaper var. Vi använde också tecken n-gram språkmodeller för att ta itu med problemet med hög lexikal variation i Twitter-text och kombinerade de två tillvägagångssätten för att få slutresultatet. Vårt system är robust och ger bra prestanda på Twitter-testdata samt SMS-testdata.
Han REF i sin forskning kombinerar SVM classifier och karaktär N-gram språkmodeller för känsloanalys på Twitter text.
CodeX: Combining an SVM Classifier and Character N-gram Language Models for Sentiment Analysis on Twitter Text
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}