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Real-time emotion classification of tweets

机译:推文的实时情感分类

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摘要

Despite adding emotions to applications has proven to enhance the user experience, emotion recognition applications are still not widely available nor used. Within this paper, emotion recognition is done on Twitter tweets using six emotion classification algorithms that are compared on precision and timing. The paper shows that precision can be enhanced by 5.02% compared to the current state-of-the-art by improving the features. Furthermore, the presented algorithms work in real-time.
机译:尽管事实证明,向应用程序添加情感可以增强用户体验,但是情感识别应用程序仍未被广泛使用或使用。在本文中,使用六种情感分类算法在Twitter推文上进行情感识别,这些算法在准确性和时机上进行了比较。本文显示,通过改进功能,与当前的最新技术相比,可以将精度提高5.02%。此外,所提出的算法是实时工作的。

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