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講演抄録/キーワード
講演名 2016-05-12 10:50
[奨励講演]A Novel Approach for Multi-Class Sentiment Analysis in Twitter
Mondher BouaziziTomoaki OhtsukiKeio Univ.ASN2016-3
抄録 (和) Many works were conducted on the automatic sentiment analysis and opinion mining. However, most of these works were oriented towards the classification of texts into positive and negative. In this report, we propose a pattern-based approach that goes deeper in the classification of texts collected from Twitter (i.e., tweets) and classifies the tweets into 7 different classes. Experiments show that our approach reaches an accuracy of classification equal to 56.9% and a precision level of sentimental tweets (other than neutral and sarcastic) equal to 72.6%. Nevertheless, the approach proves to be very accurate in binary classification (i.e., classification into ?positive? and ?negative?) and ternary classification (i.e., classification into ?positive?, ?negative? and ?neutral?): in the former case, we reach an accuracy of 87.5% for the same dataset used after removing neutral tweets, and in the latter case, we reached an accuracy of classification of 83.0%. 
(英) Many works were conducted on the automatic sentiment analysis and opinion mining. However, most of these works were oriented towards the classification of texts into positive and negative. In this report, we propose a pattern-based approach that goes deeper in the classification of texts collected from Twitter (i.e., tweets) and classifies the tweets into 7 different classes. Experiments show that our approach reaches an accuracy of classification equal to 56.9% and a precision level of sentimental tweets (other than neutral and sarcastic) equal to 72.6%. Nevertheless, the approach proves to be very accurate in binary classification (i.e., classification into ?positive? and ?negative?) and ternary classification (i.e., classification into ?positive?, ?negative? and ?neutral?): in the former case, we reach an accuracy of 87.5% for the same dataset used after removing neutral tweets, and in the latter case, we reached an accuracy of classification of 83.0%.
キーワード (和) Twitter / sentiment analysis / opinion mining / / / / /  
(英) Twitter / sentiment analysis / opinion mining / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 22, ASN2016-3, pp. 13-18, 2016年5月.
資料番号 ASN2016-3 
発行日 2016-05-05 (ASN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード ASN2016-3

研究会情報
研究会 ASN  
開催期間 2016-05-12 - 2016-05-13 
開催地(和) 構造計画研究所 本所新館 
開催地(英)  
テーマ(和) 知的環境, センサネットワーク, スマート建築, スマートシティ, 構造モニタリング, ゼロエネルギービルディング, 社会基盤センシング, BIM/CIM, 国土基盤モデル, 一般, 建築学会・スマート建築モニタリング応用小委員会後援, 土木学会・土木情報学委員会後援 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ASN 
会議コード 2016-05-ASN 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Novel Approach for Multi-Class Sentiment Analysis in Twitter 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Twitter / Twitter  
キーワード(2)(和/英) sentiment analysis / sentiment analysis  
キーワード(3)(和/英) opinion mining / opinion mining  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Mondher Bouazizi / Mondher Bouazizi /
第1著者 所属(和/英) Keio University (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Tomoaki Ohtsuki / Tomoaki Ohtsuki /
第2著者 所属(和/英) Keio University (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2016-05-12 10:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 ASN 
資料番号 IEICE-ASN2016-3 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.22 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-ASN-2016-05-05 


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