- Tytuł:
-
Sentiment analysis of Twitter data using emoticons and emoji ideograms
Analiza wydźwięku danych z Twittera z wykorzystaniem emotikonów i emoji - Autorzy:
- Wolny, Wiesław
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/587197.pdf
- Data publikacji:
- 2016
- Wydawca:
- Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
- Tematy:
-
SAS
Sentiment analysis
Symbol analysis
Twitter
Analiza symboli
Analiza wydźwięku - Opis:
-
Twitter is an online social networking service where worldwide users publish
their opinions on a variety of topics, discuss current issues, complain, and express positive
or negative sentiment for products they use in daily life. Therefore, Twitter is a rich source
of data for opinion mining and sentiment analysis. However, sentiment analysis for Twitter
messages (tweets) is regarded as a challenging problem because tweets are short and informal.
This paper focuses on this problem by the analyzing of symbols called emotion
tokens, including emotion symbols (e.g. emoticons and emoji ideograms). According to
observation, these emotion tokens are commonly used. They directly express one’s emotions
regardless of his/her language, hence they have become a useful signal for sentiment
analysis on multilingual tweets. The paper describes the approach to performing sentiment
analysis, that is able to determine positive, negative and neutral sentiments for a tested topic.
Twitter jest ogólnoświatowym serwisem, w którym użytkownicy publikują swoje opinie na różne tematy, dyskutują na temat bieżących wydarzeń oraz wyrażają pozytywne bądź negatywne opinie o produktach, których używają w codziennym życiu. Z tego powodu Twitter jest potężnym źródłem danych do badania opinii i analizy wydźwięku. Jednak analiza wydźwięku komunikatów na Twiterze (tweetów) uważana jest za problem, będący zarazem wyzwaniem, z powodu niewielkiej objętości tekstu tweetów i często nieformalnego charakteru ich języka. Artykuł skupia się na analizie symboli znanych jako emotikony i emoji. Zgodnie z przeprowadzonymi badaniami, symbole te są powszechnie używane w komunikacji za pomocą Twittera. Wyrażają one bezpośrednio emocje niezależnie od języka, dlatego mogą być używane w wielojęzycznych tekstach. W artykule przedstawiono podejście do analizy wydźwięku umożliwiającej określenie pozytywnego, negatywnego lub neutralnego wydźwięku badanych tekstów. - Źródło:
-
Studia Ekonomiczne; 2016, 296; 163-171
2083-8611 - Pojawia się w:
- Studia Ekonomiczne
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł