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Polarity Estimation of Tweets by Feature Sets

机译:通过功能集推文的极性估计

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摘要

Sentiment analysis of micro-blogs, such as twitter, is one of the hottest topics. The speed of information propagation is becoming faster and faster. We cannot control the flow of information on tweets. So, we need to know the characteristics of such communication tools. The present paper extracts the features of emotional tweets, based on feature selection by SVM. An attention is paid to part of speech, particularly to the particles.
机译:对微博(例如twitter)的情感分析是最热门的主题之一。信息传播的速度越来越快。我们无法控制有关推文的信息流。因此,我们需要了解此类通信工具的特征。本文基于支持向量机的特征选择,提取情感推文的特征。注意词性,尤其是颗粒。

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