• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>International journal of synthetic emotions >Opinion Mining of Twitter Events using Supervised Learning
【24h】

Opinion Mining of Twitter Events using Supervised Learning

机译：使用监督学习的Twitter事件的观点挖掘

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Micro-blogs are a powerful tool to express an opinion. Twitter is one of the fastest growing micro-blogs and has more than 900 million users. Twitter is a rich source of opinion as users share their daily experience of life and respond to specific events using tweets on twitter. In this article, an automatic opinion classifier capable of automatically classifying tweets into different opinions expressed by them is developed. Also, a manually annotated corpus for opinion mining to be used by supervised learning algorithms is designed. An opinion classifier uses semantic, lexical, domain dependent, and context features for classification. Results obtained confirm competitive performance and the robustness of the system. Classifier accuracy is more than 75.05%, which is higher than the baseline accuracy.
机译：微博客是表达意见的强大工具。 Twitter是增长最快的微博之一，拥有超过9亿用户。随着用户分享他们的日常生活经验并使用推特上的推特来回应特定事件，推特是丰富的意见来源。在本文中，开发了一种能够将推文自动分类为推文表达的不同观点的自动观点分类器。此外，还设计了一种人工注释的语料库，用于监督学习算法使用的观点挖掘。意见分类器使用语义，词汇，领域相关和上下文特征进行分类。获得的结果证实了竞争性能和系统的稳定性。分类器准确性超过75.05％，高于基线准确性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号