Microblog Sentiment Analysis Method Based on Spectral Clustering

Shi Dong; Xingang Zhang; Ya Li

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자료유형: 학술저널

저자정보: Shi Dong Xingang Zhang Ya Li

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제3호

발행연도: 2018.1

수록면: 727 - 739 (13page)

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This study evaluates the viewpoints of user focus incidents using microblog sentiment analysis, which hasbeen actively researched in academia. Most existing works have adopted traditional supervised machinelearning methods to analyze emotions in microblogs; however, these approaches may not be suitable inChinese due to linguistic differences. This paper proposes a new microblog sentiment analysis method thatmines associated microblog emotions based on a popular microblog through user-building combined withspectral clustering to analyze microblog content. Experimental results for a public microblog benchmarkcorpus show that the proposed method can improve identification accuracy and save manually labeled timecompared to existing methods.

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A. Balahur / 2010 / Sentiment analysis in the news / Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation :2216~2220

L. Jiang / 2011 / Target-dependent twitter sentiment classification / Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies :151~160

M. Taboada / 2011 / Lexicon-based methods for sentiment analysis / Computational linguistics 37(2):267~307

W. Medhat / 2014 / Sentiment analysis algorithms and applications: a survey / Ain Shams Engineering Journal 5(4):1093~1113

B. Pang / 2002 / Thumbs up?: sentiment classification using machine learning techniques / Proceedings of the ACL-02 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing :79~86

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Xingang Zhang

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