Sentiment analysis for ad hoc discussions using multilingual knowledge-based approach

Результат исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

Over the past few years the sentiment analysis task of users' posts in social networks has become very popular among researchers. In this paper, authors present and describe the developed multi-lingual knowledge-based approach of sentiment analysis in major conflict ad hoc discussions of the social network Twitter. An experiment is made in which the quality of the proposed method is evaluated with different parameters on two real ad hoc discussions: Ferguson unrest (USA) and Biryuliovo bashings (Russia). The results of the experiment show a good quality of the sentiment analysis of the discussions. In particular, the average value of the accuracy of Russian and English is 0.65, and the f-measure is 0.7.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииProceedings of the 3rd International Conference on Applications in Information Technology, ICAIT 2018
РедакторыKlyuev Vitaly, Pyshkin Evgeny, Natalia Bogach
ИздательAssociation for Computing Machinery
Страницы117-121
Число страниц5
ISBN (электронное издание)9781450365161
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 ноя 2018
Событие3rd International Conference on Applications in Information Technology, ICAIT 2018 - Aizu-Wakamatsu, Япония
Продолжительность: 1 ноя 20183 ноя 2018

Серия публикаций

НазваниеACM International Conference Proceeding Series

конференция

конференция3rd International Conference on Applications in Information Technology, ICAIT 2018
СтранаЯпония
ГородAizu-Wakamatsu
Период1/11/183/11/18

Предметные области Scopus

  • Человеко-машинное взаимодействие
  • Компьютерные сети и коммуникации
  • Компьютерное зрение и распознавание образов
  • Программный продукт

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Sentiment analysis for ad hoc discussions using multilingual knowledge-based approach». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать