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文章荐读 NLPR | 基于Twitter数据的政治情感分析

已有 2647 次阅读 2021-6-9 10:21 |个人分类:文章荐读|系统分类:论文交流

小编导读

用户在Twitter等社交网站上发布自己的想法和观点,这些在线互动产生的海量数据可以用于情感分析(Sentiment Analysis)和数据挖掘。来自美国西佛罗里达大学计算机科学系的研究者们在期刊Natural Language Processing Research(eISSN 2666-0512)上发表了题为“Analysis of Political Sentiment From Twitter Data”的文章,提出了一种新的情感分类方法。

要点介绍

如今,TwitterTumblrFacebook等社交网站深受互联网用户欢迎。在这些热门网站上,每天都有数以百万的消息产生。这些消息的作者记录自己的生活、分享对不同话题的看法,并讨论当下的热点问题。对这些数据进行分析可以了解公众的政治情感,例如研究公众情绪是如何影响选举结果的等等。

本文提出了一种新的情感分类方法,研究了从Twitter数据中词嵌入并产生有用信息的可能性。这项工作的新颖之处在于确定短体(取自Twitter数据)如何极化到主题的多个轴,而不是使用单一的正负情绪轴来分类主题的文本。这项研究的结果表明,单轴可能不足以表达一种情绪。为了获得更好的结果,必须将各种轴组合起来。根据分类准确度、分类偏差和axis评分来综合衡量结果。

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1. 方法流程。

研究结论:本文从极化的角度出发,提出了一种新的情感分析方法。与自然语言处理领域先前的工作相比,特别是情感分析中与政治主题相关的工作,这种方法表明,严格按照的静态二进制或连续尺度对语料库进行分类已不再足够。需要一种更抽象、更按需的情感表示,即描述情感的轴和。这项工作引入了通过额外计算AS来证明分类准确度的概念,AS是情绪轴准确度的度量。虽然单个轴没有给出特别好的结果,但组合轴显示出更好的结果。例如,(A3+A6)比单独取A3A6轴的分类精度更好。未来的研究工作可能会发现更好的方法来组合轴,例如,使用权重系统,通过频率或与语料库的整体关系来筛选轴词,等等。

参考文献 References

[1] T.Mikolov,I.Sutskever,K.Chen,G.Corrado,J.Dean,Distributed representations of words and phrases and their compositionality, arXiv: 1310.4546, 2013.

[2]  E. Rudkowsky, M. Haselmayer, M. Wastian, M. Jenny, S. Emrich, M. Sedlmair, More than bags of words: sentiment analysis with word embeddings, Commun. Methods Meas. 12 (2018), 140–157.

[3]  X. Yang, C. Macdonald, I. Ounis, Using word embeddings in Twit- ter election classification, Inf. Retrieval J. 21 (2018), 183–207.

[4]  E. Haddi, X. Liu, Y. Shi, The role of text pre-processing in sentiment analysis, Procedia Comput. Sci. 17 (2013), 26–32.

[5]  H. Saif, M. Fernandez, Y. He, H. Alani, On stopwords, fil- tering and data sparsity for sentiment analysis of Twitter, in Proceedings of the Ninth International Conference on Lan- guage Resources and Evaluation (LREC’14), Reykjavik, Iceland, 2014, pp. 810–817. http://www.lrec- conf.org/proceedings/ lrec2014/pdf/292_Paper.pdf

[6]  B. Duncan, Y. Zhang, Neural networks for sentiment analysis on Twitter, in IEEE 14th International Conference on Cognitive Informatics & Cognitive Computing (ICCI* CC), Beijing, China, 2015, pp. 275–278.

[7]  Y. Bao, C. Quan, L. Wang, F. Ren, The role of pre-processing in Twitter sentiment analysis, in International Conference on Intel- ligent Computing, Taiyuan, China, 2014, pp. 615–624.

[8]  J. Akaichi, Z. Dhouioui, M.J.L-H. Pérez, Text mining Face- book status updates for sentiment classification, in 17th Inter- national Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC), Sinaia, Romania, 2013.

[9]  P. Gonçalves, M. Araújo, F. Benevenuto, M. Cha, Comparing and combining sentiment analysis methods, in Proceedings of the First ACM Conference on Online Social Networks (COSN 13), Boston, MA, USA, 2013.

[10]  A.K. Vishal, S.S. Sonawane, Sentiment analysis of twitter data: a survey of techniques, Int. J. Comput. Appl. 139 (2016), 5–15.

[11]  B.Hamid,M.J.Islam,SentimentanalysisofTwitterdata,2017.

[12]  C. Erik, B. White, Jumping NLP curves: a review of natural lan- guage processing research, IEEE Comput. Intell. Mag. 9 (2014), 48–57.

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原文信息

S. Bagui, C. Wilber, K. Ren, "Analysis of Political Sentiment From Twitter Data", Natural language processing Research, 2020, DOI: 10.2991/nlpr.d.201013.001.

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