I den senaste Scottish Independence Referendum (nedan kallat IndyRef), Twitter erbjöd en bred plattform för människor att uttrycka sina åsikter, med miljontals IndyRef tweets postade under kampanjperioden. I detta dokument strävar vi efter att klassificera folks röstavsikter efter innehållet i deras tweets deras korta meddelanden som kommuniceras på Twitter. Genom att observera tweets relaterade till IndyRef, finner vi att människor inte bara diskuterade omröstningen, men tog upp ämnen relaterade till ett oberoende Skottland inklusive oljereserver, valuta, kärnvapen och statsskuld. Vi visar att de åsikter som kommuniceras om dessa ämnen kan informera oss om individernas röst avsikter ("Ja"-till förmån för självständighet vs. "Nej"-alternativ). I synnerhet hävdar vi att en korrekt klassificering kan utformas genom att utnyttja skillnaderna i funktionernas användning inom olika ämnen relaterade till röstning intentioner. Vi demonstrerar förbättringar på en Naive Bayesian klassificerare med hjälp av ämnena anrikningsmetod. Vår nya classifier identifierar det närmaste ämnet för varje osynlig tweet, baserat på de ämnen som identifieras i träningsdata. Våra experiment visar att våra Topics-Based Naive Bayesian klassificerare förbättrar noggrannheten med 7,8 % över den klassiska Naive Bayesian baslinje.
I internationella sammanhang, Fang m.fl. Ref studera skotsk självständighet folkomröstning och föreslå ett ämne baserat Naive Bayesian klassificerare som presterar bättre än baslinje Naive Bayesian klassificerare.
Topic-centric Classification of Twitter User's Political Orientation
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}