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Sentiment mining: An approach for Bengali and Tamil tweets

机译:情感挖掘:孟加拉语和泰米尔语推文的一种方法

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摘要

This paper presents a proposed work for extracting the sentiments from tweets in Indian Language. We proposed a system that deal with the goal to extract the sentiments from Bengali & Tamil tweets. Our aim is to classify a given Bengali or Tamil tweets into three sentiment classes namely positive, negative or neutral. In recent time, Twitter gain much attention to NLP researchers as it is most widely used platform that allows the user to share there opinion in form of tweets. The proposed methodology used unigram and bi-gram models along with different supervised machine learning techniques. We also consider the use of features generated from lexical resources such as Wordnets and Emoticons Tagger.
机译:本文提出了一项从印度语推文中提取情感的拟议工作。我们提出了一个旨在从孟加拉语和泰米尔语推文中提取情感的目标的系统。我们的目标是将给定的孟加拉语或泰米尔语推文分为正面,负面或中立三个情感类别。最近,Twitter受到NLP研究人员的广泛关注,因为它是使用最广泛的平台,它允许用户以推文的形式分享意见。所提出的方法使用unigram和bi-gram模型以及不同的监督机器学习技术。我们还考虑使用由词法资源(如Wordnets和Emoticons Tagger)生成的功能。

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