Mikrobloggar som en ny textdomän erbjuder ett unikt förslag för känsloanalys. Deras korta dokumentlängd tyder på att alla känslor de innehåller är kompakta och tydliga. Denna korta längd i kombination med deras bullriga karaktär kan dock orsaka svårigheter för vanliga maskininlärningsdokument representationer. I detta arbete undersöker vi hypotesen att det är lättare att klassificera stämningen i dessa dokument i kortform än i dokument i längre form. Förvånansvärt nog tycker vi att det är lättare att klassificera känslor i mikrobloggar än i bloggar och göra ett antal observationer om utmaningen med övervakad inlärning för känsloanalys i mikrobloggar.
Även om många forskare påpekar att egenskaperna hos korta och bullriga presenterar nya utmaningar för känsloanalysen för mikrobloggar, Bermingham och Smeaton REF tycker att det är enklare att klassificera känslor i mikrobloggar än i bloggar.
Classifying sentiment in microblogs: is brevity an advantage?
{'venue': "CIKM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}