Twitter 情感分析

本项目解决 Twitter 中的情感分析问题；即根据推文中表达的情感（正面、负面或中性）对推文进行分类。Twitter 是一个在线微博和社交网络平台，允许用户撰写最多 140 字符的短状态更新。它是一项快速扩张的服务，拥有超过 2 亿注册用户——其中 1 亿为活跃用户，且其中一半每天登录 Twitter——每天生成近 2.5 亿条推文。由于如此大量的使用，我们希望通过分析推文中表达的情感来实现公众情绪的反映。分析公众情绪对于许多应用十分重要，例如公司试图了解其产品在市场中的反响、预测政治选举以及预测如股票交易等社会经济现象。本项目的目标是开发一个功能性分类器，用于对未知推文流进行准确且自动的情感分类。