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Ranked WordNet graph for Sentiment Polarity Classification in Twitter

机译:Twitter中情感极性分类的排名WordNet图

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摘要

This paper presents a novel approach to Sentiment Polarity Classification in Twitter posts, by extracting a vector of weighted nodes from the graph of WordNet. These weights are used in SentiWordNet to compute a final estimation of the polarity. Therefore, the method proposes a non-supervised solution that is domain-independent. The evaluation of a generated corpus of tweets shows that this technique is promising.
机译:本文通过从WordNet图中提取加权节点向量,提出了一种Twitter帖子中情感极性分类的新颖方法。这些权重在SentiWordNet中用于计算极性的最终估计值。因此,该方法提出了一种与域无关的非监督解决方案。对生成的推文语料库的评估表明,该技术很有希望。

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