印度大选推文的情感分析与讽刺检测
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2022-01-07 v1 计算与语言
机器学习
摘要
在当今数字世界中，社交媒体的使用已增至前所未有的水平。大多数人口使用社交媒体工具（如 Twitter、Facebook、YouTube 等）与社群分享其想法与经历。分析普通民众的_sentiment_与观点对政府和企业人士都十分重要。这正是许多媒体机构在选举期间积极开展各类民意调查的原因。在本文中，我们利用该时段的 Twitter 数据，致力于分析 2019 年人民院选举期间印度民众的情感。我们使用迁移学习技术构建了一个自动推文分析器，以处理该问题的无监督性质。我们在机器学习模型中使用了线性支持向量分类器方法，以及词频逆文档频率（TF-IDF）方法来处理推文的文本数据。此外，我们增强了模型处理部分用户发布的讽刺性推文的能力，而该领域研究者尚未考虑这一点。
引用
@article{arxiv.2201.02127,
title = {Sentiment Analysis and Sarcasm Detection of Indian General Election Tweets},
author = {Arpit Khare and Amisha Gangwar and Sudhakar Singh and Shiv Prakash},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.02127},
year = {2022}
}
备注
17 pages, 9 figures, ANTIC-2021