An LSTM model for Twitter Sentiment Analysis
University of New Mexico（新墨西哥大学）
Twitter等社交媒体上的情感分析为组织和个人提供了一种有效的方法来监测公众对他们及其竞争对手的情绪。因此，情感分析成为一项重要而具有挑战性的任务。在这项工作中，我们收集了七个公开的和手动注释的twitter情感数据集。我们从收集的数据集创建一个新的训练和测试数据集。我们开发了一个LSTM模型来对推文的情感进行分类，并使用新的数据集对模型进行评估。
2022-12-04 cs.CL cs.SI
SemEval-2017 Task 4: Sentiment Analysis in Twitter
IBM Research（IBM研究院）；Columbia University（哥伦比亚大学）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；Hamad bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）
本文介绍了第五年的情感分析在Twitter的任务。SemEval-2017任务4继续SemEval-2016任务4的一系列子任务，其中包括识别推文的整体情绪，对一个主题的情绪，以两点和五点顺序量表进行分类，以及量化多个推文中对一个主题的情绪分布：再次以两点和五点顺序量表进行分类。与2016年相比，我们做了两个变化：（i）我们为所有子任务引入了一种新的语言，阿拉伯语，（ii）我们从发布目标推文的Twitter用户的个人资料中提供信息。这项任务仍然非常受欢迎，今年共有48支队伍参加。
2019-12-02 cs.CL cs.IR cs.LG
SemEval-2015 Task 10: Sentiment Analysis in Twitter
Columbia University（哥伦比亚大学）；National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；The Ohio State University（俄亥俄州立大学）；Facebook（脸书）
在本文中，我们描述了Twitter中情感分析的SemEval共享任务的2015年迭代。这是迄今为止最受欢迎的情感分析共享任务，在过去三年中，每年都有40多个团队参与。今年的共享任务竞赛由五个情绪预测子任务组成。其中两个是前几年的重播：（A）在推文背景下由短语表达的情绪，以及（B）推文的整体情绪。我们还包括三个新的子任务，要求预测（C）单个推文中对主题的情感，（D）一组推文中对主题的整体情感，以及（E）短语的优先极性程度。
2019-12-05 cs.CL cs.IR cs.LG
TwiSE at SemEval-2016 Task 4: Twitter Sentiment Classification
University of Grenoble-Alpes（格勒诺布尔-阿尔卑斯大学）
本文介绍了“TwiSE”团队参加SemEval 2016挑战赛的情况。具体来说，我们参与了任务4，即“Twitter中的情感分析”，为此我们为子任务A、B、C和D实现了情感分类系统。我们的方法包括两个步骤。在第一步中，我们受到之前版本此类挑战参与者工作的启发，生成并验证用于Twitter情感评估的多种功能集。在第二步中，我们专注于不同子任务的评估措施的优化。为此，我们通过验证任务组织者提供的数据来检查不同的学习策略。在我们的最终提交中，我们对子任务A使用了集成学习方法（堆叠泛化），对其余子任务使用了单一线性模型。在官方排行榜上，我们在子任务A、B、C和D中分别排名9/35、8/19、1/11和2/14。\footnote{We make the code available for research purposes at \url{https://github.com/balikasg/SemEval2016-Twitter\_Sentiment\_Evaluation}.}
2016-06-14 cs.CL cs.IR cs.LG
SemEval-2014 Task 9: Sentiment Analysis in Twitter
Columbia University（哥伦比亚大学）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
我们描述了Twitter任务中的情感分析，作为SemEval-2014的一部分运行。这是去年作为SemEval-2013的一部分成功运行的任务的延续。与2013年一样，这是最受欢迎的SemEval任务;共有46个团队为子任务A（21个团队）提交了27份提交，为子任务B（44个团队）提交了50份提交。今年，我们引入了三个新的测试集：（i）常规推文，（ii）讽刺推文和（iii）LiveJournal句子。我们进一步测试了（iv）2013年的推文和（v）2013年的短信。NRC-加拿大子任务A的F1得分最高，为86.63，TeamX子任务B的F1得分最高，为70.96。
2019-12-06 cs.CL cs.IR cs.LG
Multitask Learning for Fine-Grained Twitter Sentiment Analysis
Univ. Grenoble Alps（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Grenoble INP（格勒诺布尔理工学院）
传统的情感分析方法通过分别学习任务来解决三元（3类）和细粒度（5类）分类等问题。我们认为，这样的分类任务是相关的，我们提出了一个多任务的方法，基于一个循环神经网络，共同学习它们的好处。我们的研究展示了多任务模型在这类问题上的潜力，并改进了细粒度情感分类问题的最新结果。
2017-07-12 cs.CL cs.IR cs.LG
Sentiment analysis of twitter data
Iowa State University（爱荷华州立大学）
社交网络是收集人们对不同主题的意见和情绪的主要资源，因为他们每天在社交媒体上花费数小时并分享他们的意见。在这篇技术论文中，我们展示了情感分析的应用，以及如何连接到Twitter并运行情感分析查询。我们对从政治到人性的不同查询进行了实验，并显示了有趣的结果。我们意识到，对推文的中性情绪非常高，这清楚地表明了当前作品的局限性。
2017-12-16 cs.CL cs.IR
Sentiment Analysis of Twitter Data for Predicting Stock Market Movements
Indian Institute of Technology, Bhubaneswar（布巴内斯瓦尔印度理工学院）；G.G Vishwavidyalaya, Central University（G.G大学（中央大学））
预测股票市场走势是一个众所周知的有趣问题。如今的社交媒体完美地代表了公众对当前事件的情绪和看法。特别是twitter在研究公众情绪方面吸引了众多研究者的关注。根据公众在twitter上表达的情绪来预测股市一直是一个有趣的研究领域。先前的研究已经得出结论，从Twitter收集的公众情绪很可能与道琼斯工业平均指数（DJIA）相关。这项工作的论文是观察一家公司的股票价格的变化，上涨和下跌，与公众对该公司的推文中表达的意见有多相关。情感分析的目的是从文本中理解作者的观点。本文采用Word 2 vec和N-gram两种不同的文本表示方法来分析推文中的公众情绪。在本文中，我们应用情感分析和监督机器学习原则，从twitter上提取的推文，并分析了一家公司的股票市场走势和推文中的情感之间的相关性。在一个精心设计的方式，积极的新闻和社交媒体上关于一家公司的推文肯定会鼓励人们投资该公司的股票，因此该公司的股价会上涨。文章最后指出，股票价格的涨跌与推文中的公众情绪之间存在很强的相关性。
2016-10-28 cs.CL cs.IR cs.SI
SemEval-2013 Task 2: Sentiment Analysis in Twitter
QCRI（卡塔尔计算研究所）；USC Information Sciences Institute（南加州大学信息科学研究所）；University of Washington（华盛顿大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）；JHU HLTCOE（约翰斯·霍普金斯大学人类语言技术卓越中心）
近年来，社交媒体中的情感分析吸引了大量的研究兴趣，并已用于许多应用。不幸的是，由于缺乏合适的数据集，研究受到了阻碍，使方法之间的比较变得复杂。为了解决这个问题，我们提出了SemEval-2013任务2：Twitter中的情感分析，其中包括两个子任务：A，表达式级子任务，B，消息级子任务。我们在Amazon Mechanical Turk上使用众包来标记一个大型Twitter训练数据集，以及两个子任务的Twitter和SMS消息的其他测试集。评价中使用的所有数据集都向研究界公布。这项任务引起了极大的兴趣，共有44个小组提交了149份材料。表现最好的团队在子任务A和B中分别获得了88.9%和69%的F1。
2019-12-14 cs.CL cs.IR cs.LG
Enhanced Twitter Sentiment Classification Using Contextual Information
MIT（麻省理工学院）
随着Twitter的普及和普及，对推文的情感分析已经成为一个重要的研究领域。然而，对推文施加的140个字符的限制使得很难使用标准的语言学方法进行情感分类。另一方面，推特缺乏结构，但它们却用庞大的数量和丰富的元数据来弥补。该元数据包括地理位置、时间和作者信息。我们假设情绪依赖于所有这些背景因素。不同的地点，不同的时代，不同的作者，有着不同的情感价值。在本文中，我们通过利用远程监督收集来自不同地点，时间和作者的数百万条标记推文来探索这一假设。我们使用这些数据来分析不同作者，时间和地点的推文情绪的变化。一旦我们探索并理解了这些变量和情绪之间的关系，我们就使用贝叶斯方法将这些变量与更标准的语言特征（如n-gram）结合起来，创建了一个Twitter情绪分类器。这种组合分类器的性能优于纯语言分类器，表明将Twitter上丰富的上下文信息整合到情感分类中是一个很有前途的研究方向。
2021-01-02 cs.AI cs.CL cs.IR
Sentiment Uncertainty and Spam in Twitter Streams and Its Implications for General Purpose Realtime Sentiment Analysis
University of Osnabrück（奥斯纳布吕克大学）
Twitter情感分析的最新基准没有考虑这样一个事实，即对于来自公共流的超过一半的推文，无法选择明显的情感。本文通过强调明确纳入不确定性的必要性，为Twitter情感分析提供了一个新的视角。此外，一个高质量的数据集来评估这个新问题的解决方案，并公开提供。
2015-09-25 cs.CL
Word frequency and sentiment analysis of twitter messages during Coronavirus pandemic
Ramanujan College (University of Delhi)（德里大学拉马努金学院）；University of Delhi（德里大学）
本文针对COVID-19疫情期间的Twitter消息，采用词频统计（幂律分布拟合）与情感分析方法，揭示了词频模型拟合良好且多数推文呈中性极性。
2024-06-01 cs.CL cs.IR cs.SI
Sentiment Analysis of Covid-related Reddits
University of Ottawa（渥太华大学）；Dalhousie University（达尔豪斯大学）
本文重点关注来自Reddit的r/Canada和r/UnitedKingdom子网站的Covid-19相关消息的情感分析。我们应用手动注释和三种机器学习算法来分析这些消息中传达的情感。我们使用VADER和TextBlob为机器学习实验标记消息。我们的研究结果表明，删除最短和最长的消息，提高了VADER和TextBlob协议的积极情绪和F分数的情绪分类的所有三种算法
2022-05-13 cs.CL cs.LG cs.SI
Twitter Sentiment Analysis: Lexicon Method, Machine Learning Method and Their Combination
UCL（伦敦大学学院）；London School of Economics and Political Sciences（伦敦政治经济学院）
本文介绍了情感分析的两种方法：i）基于词典的方法; ii）机器学习方法。我们描述了实现这些方法的几种技术，并讨论了如何将它们用于Twitter消息的情感分类。我们提出了一个不同的词汇组合的比较研究，并表明，增强情感词汇与表情符号，缩写和社交媒体俚语表达增加了基于词汇的分类Twitter的准确性。我们讨论了机器学习情感分类的特征生成和特征选择过程的重要性。为了量化Twitter上主要情感分析方法的性能，我们在SemEval-2013竞赛的基准Twitter数据集上运行这些算法，任务2-B。实验结果表明，基于SVM和朴素贝叶斯分类器的机器学习方法的识别效果优于词典法。我们提出了一种新的集成方法，使用基于词典的情感得分作为输入功能的机器学习方法。事实证明，综合方法可产生更精确的分类。我们还表明，采用成本敏感的分类器高度不平衡的数据集产生的情感分类性能提高了7%。
2015-09-18 cs.CL cs.IR cs.LG
The Royal Birth of 2013: Analysing and Visualising Public Sentiment in the UK Using Twitter
University of St Andrews（圣安德鲁斯大学）
分析从Twitter等微博客服务检索到的信息，可以为了解一个地理区域的公众情绪提供有价值的见解。这种洞察力可以通过在地理环境中可视化信息来丰富。情感分析的两种基本方法是基于词典的和机器学习。前者在公众情感分析中很受欢迎，而后者在从Twitter数据中聚合公众情绪方面的用途有限。本文提出的研究旨在扩展机器学习方法来聚合公众情绪。为此，开发了一个用于分析和可视化Twitter语料库中公众情绪的框架。一个基于字典的方法和机器学习方法的框架内实施，并使用一个英国的案例研究，即2013年的皇家诞生进行比较。案例研究验证了分析和快速可视化框架的可行性。一个观察结果是，当分析大量推文时，流行的基于词典的方法和机器学习方法产生的结果之间存在良好的相关性。然而，为了实现快速分析，需要使用大数据技术和并行方法开发更快的方法。
2013-08-16 cs.CL cs.IR cs.SI
Efficient Twitter Sentiment Classification using Subjective Distant Supervision
Indian Institute of Technology, Hyderabad（印度海得拉巴理工学院）
随着像Twitter这样的微博服务在当今全球化的世界中变得越来越有影响力，它的情感分析等方面正在被广泛研究。我们不再被自己的观点所束缚。其他人的观点和情感在塑造我们的观点方面发挥着巨大的作用。在本文中，我们建立在以前的作品Twitter的情感分析使用远程监督。现有的方法需要巨大的计算资源来分析大量的推文。在本文中，我们提出的技术，以加快计算过程的情感分析。我们使用tweet主观性来选择正确的训练样本。我们还介绍了EFWS（有效字分数）的概念，从常用词的极性得分，这是一个额外的启发式，可以用来加快与标准的机器学习算法的情感分类推文。我们使用160万条推文进行了实验。实验评估表明，我们提出的技术是更有效的，具有更高的准确性相比，以前提出的方法。我们在10万条推文的训练数据集上实现了约80%的总体准确率（EFWS启发式算法的准确率约为85%），这是基线模型所用数据集大小的一半。我们提出的模型的准确性比基线模型高2-3%，并且该模型的有效训练速度是基线模型的两倍。
2017-01-11 cs.CL cs.IR cs.SI
Sentiment Analysis for Twitter : Going Beyond Tweet Text
National University of Singapore（新加坡国立大学）
分析推文的情绪很重要，因为它有助于确定用户的意见。了解人们的意见对于从收集有关客户群、电子政务、竞选活动等方面的知识开始的几个目的至关重要。在这份报告中，我们的目标是开发一个系统来检测从推文的情绪。我们采用几种语言特征以及其他一些外部信息源来检测推文的情感。我们发现，增加140个字符长的推文，从推文中共享的外部URL以及社交媒体功能中获取的信息，可以显着提高情感预测的准确性。
2016-11-29 cs.CL cs.SI
Sentiment Analysis of Cybersecurity Content on Twitter and Reddit
Marymount University（玛丽蒙特大学）
情感分析提供了一个了解主题的机会，特别是在数字时代，由于大量的公共数据和有效的算法。网络安全是一个在公共领域有很多不同意见的主题。这项描述性研究分析了Twitter和Reddit上的网络安全内容，以衡量其积极或消极或中立的情绪。来自Twitter和Reddit的数据是在选定的时间段内通过特定于技术的API收集的，以创建数据集，然后由VADER（自然语言处理）算法单独分析其情绪。网络安全内容的随机样本（10条推文和帖子）也由20名人类注释者进行情感分类，以评估VADER的性能。Twitter上的网络安全内容至少有48%是正面的，Reddit至少有26.5%是正面的。在这两个平台上，积极或中性的内容远远超过了负面情绪。当与被认为是标准或真理来源的人类分类相比时，VADER在评估情绪时为Twitter提供了60%的准确率，为Reddit提供了70%的准确率;换句话说，算法和人类分类器之间存在一定的一致性。总的来说，我们的目标是探索一个关于网络安全情绪的不受约束的研究课题
2022-04-26 cs.CL cs.CR cs.LG
What Sentiment and Fun Facts We Learnt Before FIFA World Cup Qatar 2022 Using Twitter and AI
Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）；HKUST（香港科技大学）
本文提出了一种基于机器学习和Vader算法的情感分析解决方案，通过收集至少13万条与2022年卡塔尔世界杯相关的Twitter推文，揭示了世界杯开幕前公众的积极情感和相关趣闻。
2023-06-28 cs.CL cs.SI
Sentiment Analysis in Twitter for Macedonian
University American College Skopje（斯科普里美国学院）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；HBKU（哈马德·本·哈利法大学）
我们目前的工作情感分析在Twitter的马其顿。由于这是语言和体裁相结合的开创性工作，我们创建了合适的资源，用于培训和评估马其顿推文的情感分析系统。特别是，我们开发了一个tweet语料库，标注了tweet级别的情感极性（积极，消极和中性），以及短语级别的情感，我们免费提供用于研究目的。我们进一步引导了几个大规模的情感词汇马其顿语，以前的工作为英语的动机。几个不同的预处理步骤，以及各种功能的影响显示在实验中，代表的第一次尝试建立一个系统的情感分析在Twitter的形态丰富的马其顿语。总的来说，我们的实验结果显示F1分数为92.16，这是非常强大的，与最近SemEval比赛中取得的英语最好成绩相当。
2021-09-27 cs.AI cs.CL cs.IT
ASAD: A Twitter-based Benchmark Arabic Sentiment Analysis Dataset
University of Jeddah（吉达大学）；KAUST（阿卜杜拉国王科技大学）；Lucidya
本文提供了一个新的基于Twitter的基准数据集的阿拉伯语情感分析（ASAD），这是在比赛中推出的详细描述3，由KAUST赞助的奖励10000美元，5000美元和2000美元的第一，第二和第三名的获奖者，分别。与其他公开发布的阿拉伯语数据集相比，ASAD是一个大型的高质量注释数据集（包括95K推文），具有三级情感标签（积极，消极和中性）。我们介绍了数据汇集过程和注释过程的细节。此外，我们实施了几个基线模型的竞争任务，并报告的结果作为参考的参与者的竞争。
2021-03-10 cs.CL cs.LG
Effect of Text Processing Steps on Twitter Sentiment Classification using Word Embedding
Tennessee State University（田纳西州立大学）；Old Dominion University（欧道明大学）
原始文本的处理是文本分类和情感分析中至关重要的第一步。然而，文本处理步骤通常使用现成的例程和预构建的单词词典来执行，而不针对域、应用和上下文进行优化。本文研究了七种文本处理方案对特定文本域（Twitter）和应用程序（情感分类）的影响。基于跳过语法的词嵌入被开发为包括Twitter口语词、表情符号和主题标签关键词，这些关键词通常由于在传统文学语料库中不可用而被移除。我们的实验揭示了两个常见的文本处理步骤对情感分类的负面影响：1）停止词去除和2）平均词向量来表示单个推文。新的有效步骤1）包括非ASCII表情符号字符，2）从词嵌入中测量词的重要性，3）将词向量聚合到推文嵌入中，以及4）开发线性可分离的特征空间，以优化情感分类管道。文本处理步骤的最佳组合在对具有三个情感标签的14，640条推文进行分类时产生最高的平均曲线下面积（AUC）88.4（+/-0.4）。从上下文驱动的词嵌入中进行的词选择显示，只有推文中最重要的十个词累积产生超过98%的最大准确率。结果表明，数据驱动的选择的重要的话，而不是使用预先建立的单词词典的推文分类的手段。所提出的推文嵌入对几个文本处理步骤是鲁棒的，并且简化了对几个文本处理步骤的需要。
2020-07-25 cs.CL cs.IR cs.LG
Comparing methods for Twitter Sentiment Analysis
这项工作扩展了一套工程，其中涉及的情感分析在Twitter的流行问题。它研究了最流行的文档（“推文”）表示方法，这些方法提供了情感评估机制。特别是，我们研究了词袋，n-gram和n-gram图方法，对于每一种方法，我们使用一组4451条手动注释的推文评估了基于词典和7种基于学习的分类算法（即SVM，朴素贝叶斯网络，逻辑回归，多层感知器，最佳优先树，功能树和C4.5）及其组合的性能。结果表明，基于学习的方法的优越性，特别是n-gram图的方法来预测推文的情绪。他们还表明，组合方法对n-gram具有令人印象深刻的影响，使用多数投票和平衡数据集（相同数量的正面，负面和中性推文进行训练），将5-Gram的置信度提高到83.15%。在n-gram图的情况下，改善很小，甚至没有，在4-gram图上达到94.52%，使用正交距离和0.001的阈值。
2015-05-12 cs.CL cs.IR cs.SI
Deep learning for COVID-19 topic modelling via Twitter: Alpha, Delta and Omicron
Indian Institute of Technology Guwahati（印度理工学院古瓦哈提分校）；Fiji National University（斐济国立大学）；UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校）
使用创新的深度学习方法进行主题建模，在包括COVID-19在内的广泛应用中引起了人们的兴趣。主题建模可以提供心理、社会和文化方面的见解，以了解人类在极端事件（如COVID-19大流行）中的行为。在本文中，我们使用基于深度学习的语言模型进行COVID-19主题建模，同时考虑到从出现（Alpha）到Omicron变体的数据。我们应用主题建模来回顾基于印度Twitter数据集的第一，第二和第三波公众行为。我们的研究结果显示，为随后的几波提取的主题有一定的重叠主题，如覆盖治理、疫苗接种和疫情管理，而新冠肺炎疫情期间的政治、社会和经济形势引发了新的问题。我们还发现，在各自的时间段内，主要话题与新闻媒体的流行有很强的相关性。因此，我们的框架有潜力涵盖COVID-19疫情不同阶段产生的主要问题，并可扩展至其他国家及地区。
2023-02-28 cs.CL cs.IR cs.LG
Twitter Sentiment Analysis System
Vishwakarma Institute of Technology（维什瓦卡玛理工学院）
社交媒体越来越多地被人们用来以短信的形式表达他们的感受和意见。检测文本中的情感具有广泛的应用，包括识别个人的焦虑或抑郁以及测量社区的幸福感或情绪。情绪可以通过许多方式表达，如面部表情和手势，语音和书面文字。文本文档中的情感分析本质上是一个基于内容的分类问题，涉及来自自然语言处理以及机器学习领域的概念。本文讨论了基于文本数据的情感识别和情感分析中使用的技术。
2018-07-20 cs.CL cs.LG stat.ML
A Deep Neural Architecture for Sentence-level Sentiment Classification in Twitter Social Networking
Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学）
本文介绍了一种新的深度学习框架，包括一个基于词典的方法，用于情感标签分布的预测级别。我们建议首先应用语义规则，然后使用深度卷积神经网络（DeepCNN）进行字符级嵌入，以增加单词级嵌入的信息。之后，双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）从词级嵌入中产生一个全域特征表示。我们在三个Twitter情感分类数据集上评估了我们的方法。实验结果表明，该模型可以提高Twitter社交网络中情感分析的分类准确率。
2017-06-25 cs.CL
Sentiment Analysis on Social Media Content
University of Southern California（南加州大学）；Caltech（加州理工学院）
如今，来自世界各地的人们使用社交媒体网站分享信息。例如，Twitter是一个平台，用户可以在其中发送、阅读被称为tweets的帖子，并与不同的社区进行互动。用户分享他们的日常生活，发布他们对品牌和地点等一切的看法。公司可以通过收集与他们的意见相关的数据，从这个庞大的平台中受益。本文的目的是提出一个模型，可以执行情感分析的真实数据从Twitter上收集。Twitter中的数据是高度非结构化的，这使得它很难分析。然而，我们提出的模型是不同于以前的工作在这一领域，因为它结合了监督和无监督机器学习算法的使用。执行情感分析的过程如下：直接从Twitter API提取推文，然后执行数据的清理和发现。之后，数据被输入到几个模型中进行训练。每个推文提取分类基于其情绪是否是一个积极的，消极的或中性的。数据收集了两个主题麦当劳和肯德基，以显示哪个餐厅更受欢迎。使用了不同的机器学习算法。使用交叉验证和f-score等各种测试指标对这些模型的结果进行了测试。此外，我们的模型在直接从Twitter中提取的挖掘文本上表现出很强的性能。
2020-07-13 cs.CL cs.IR cs.LG
COVID-19: Social Media Sentiment Analysis on Reopening
University of Houston（休斯顿大学）
新型冠状病毒（COVID-19）疫情是2020年社交媒体平台上最热门的话题。人们正在使用Twitter等社交媒体表达他们的意见，并分享有关COVID-19在此居家令中的一些问题的信息。在本文中，我们调查的情绪和情感的人在美国的主题重新开放。我们选择社交媒体平台Twitter作为分析对象，通过对Twitter上的推文进行分析，发现其中的情感视角、情感视角以及触发重新开放的话语。在COVID-19大流行期间，研究人员对各种社交媒体数据集进行了一些关于封锁和呆在家里的分析。然而，在我们的分析中，我们特别有兴趣分析公众对重新开放的情绪。我们的主要发现是，当所有州在3月份采取封锁措施时，人们表现出了恐惧的主导情绪，但随着重新开放，人们的恐惧感减少了。虽然这可能是真的，但由于这一重新开放阶段，与封锁情况相比，每日的积极案例正在增加。总体而言，人们对重新开放的负面情绪有所减少。
2020-06-01 cs.CL cs.IR cs.SI
SemEval-2016 Task 4: Sentiment Analysis in Twitter
Qatar Computing Research Institute, Hamad bin Khalifa University（卡塔尔计算研究所，哈马德·本·哈利法大学）；The Ohio State University（俄亥俄州立大学）；IBM Watson Health Research（IBM沃森健康研究中心）；Consiglio Nazionale delle Ricerche（意大利国家研究委员会）；Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
本文讨论了“Twitter任务中的情感分析”的第四年。SemEval-2016任务4包括五个子任务，其中三个与以前的版本有很大不同。前两个子任务是前几年的重播，并要求预测整体情绪，以及对推文中某个主题的情绪。这三个新的子任务侧重于基本的“Twitter中的情感分类”任务的两个变体。第一种变体采用了五点量表，赋予分类任务一个顺序特征。第二种变体侧重于正确估计感兴趣的每个类别的普遍性，这在监督学习文献中被称为量化的任务。这项任务仍然非常受欢迎，共吸引了43支队伍。
2019-12-03 cs.CL cs.IR
Analyzing users' sentiment towards popular consumer industries and brands on Twitter
Lithium Technologies | Klout
社交媒体是一个统一的平台，让用户表达他们对从日常生活到消费品牌和产品的看法等主题的想法。这些用户在塑造其他消费者的意见方面发挥着巨大的影响力，并影响品牌认知，品牌忠诚度和品牌宣传。在本文中，我们分析了1900万Twitter用户对62个热门行业的意见，包括12,898个企业和消费者品牌，以及相关的主题，通过情感分析的3.3亿推文在一个月的时间跨度。我们发现用户往往对制造业最为积极，而对服务业最为消极。此外，他们在与品牌互动时往往比在Twitter上更积极或消极。我们还发现，一个行业内对品牌的看法差异很大，我们使用两个行业作为用例来证明这一点。此外，我们发现，不同行业的主题情绪之间没有很强的相关性，表明主题情绪高度依赖于他们所提到的行业的背景。我们展示了这种分析的价值，以评估品牌对社交媒体的影响。我们希望这项初步研究将证明对研究人员和公司都有价值，有助于了解用户对行业，品牌和相关主题的看法，并鼓励在这一领域进行更多的研究。
2017-09-21 cs.CL cs.IR cs.SI
NILC-USP at SemEval-2017 Task 4: A Multi-view Ensemble for Twitter Sentiment Analysis
University of São Paulo (USP)（圣保罗大学 (USP)）
本文描述了我们对SemEval-2017任务4的Twitter情感分析的多视图集成方法，特别是英语的消息极性分类子任务（子任务A）。我们的系统是一个投票集成，其中每个基本分类器在不同的特征空间中进行训练。第一个空间是词袋模型，并具有线性SVM作为基础分类器。第二和第三空间是两种不同的策略，结合词嵌入来表示句子，并使用线性SVM和Logistic回归作为基本分类器。建议的系统排名第18位的38个系统考虑F1分数和第20考虑召回。
2017-04-07 cs.CL cs.LG
Amobee at SemEval-2017 Task 4: Deep Learning System for Sentiment Detection on Twitter
Amobee
本文描述了Amobee情感分析系统，适用于SemEval 2017任务4的竞争。该系统由两部分组成：基于Twitter情感树库的RNN模型的监督训练，以及使用前馈NN，朴素贝叶斯和逻辑回归分类器为不同的子任务生成预测。该算法在5标签分类任务（子任务C）中获得第3名。
2017-05-03 cs.CL stat.ML
Twitter Opinion Topic Model: Extracting Product Opinions from Tweets by Leveraging Hashtags and Sentiment Lexicon
ANU & NICTA（澳大利亚国立大学与NICTA）；Monash University（莫纳什大学）
基于属性的意见挖掘被广泛应用于对数据进行汇总或归纳，目前的最新研究成果是基于潜在狄利克雷分配（LDA）模型。虽然像tweet这样的社交媒体数据充满了意见，但它们的“肮脏”性质（作为自然语言）阻碍了研究人员将基于LDA的意见模型应用于产品评论挖掘。推文通常是非正式的，非结构化的，缺乏分类和评级等标记数据，这使得产品意见挖掘具有挑战性。在本文中，我们提出了一个基于LDA的意见模型命名为Twitter的意见主题模型（TOTM）的意见挖掘和情感分析。TOTM在其发现过程中利用了推文中存在的主题标签、提及、表情符号和强烈情感词。它通过直接对目标-意见交互进行建模来改进意见预测，从而发现目标特定的意见词，这在现有方法中被忽略了。此外，我们提出了一个新的配方，将情感先验信息的主题模型，利用现有的公众情绪词典。这是新颖的，因为它可以学习和更新数据。我们进行了实验，900万电子产品的推文，并证明了改进的性能TOTM在定量评价和定性分析。我们表明，基于方面的意见分析大量的推文提供了有用的意见，产品。
2016-09-21 cs.CL cs.IR cs.LG
TwiSent: A Multistage System for Analyzing Sentiment in Twitter
在本文中，我们提出了TwiSent，一个情感分析系统的Twitter。根据搜索的主题，TwiSent收集与之相关的推文，并将其分类为积极，消极和客观的不同极性类别。然而，与其他文本类型相比，分析微博帖子有许多固有的挑战。通过TwiSent，我们解决了以下问题：1）Twitter中与情感分析有关的垃圾邮件，2）文本中的结构异常，如拼写错误、不标准的缩写、俚语等，3)主题语境中的实体特异性; 4）语篇中的语用学。该系统的性能进行了评估手动注释的黄金标准数据和自动注释的推文集的基础上的标签。在自动注释的数据集上显示监督系统的有效性是一种常见的做法。然而，我们表明，这样的系统实现较低的分类精度时，测试通用twitter数据集。我们还表明，我们的系统比现有的系统表现得更好。
2012-09-18 cs.CL cs.IR
Sentiment Analysis on IMDB Movie Comments and Twitter Data by Machine Learning and Vector Space Techniques
Muğla Sıtkı Koçman University（穆拉·斯特克·科奇曼大学）
本研究的目标是建立一个情感分析模型，对2000行IMDB电影评论和3200个Twitter数据，通过使用机器学习和向量空间技术，积极或消极的文本的初步信息是提供。在研究中，在KNIME Analytics平台中创建了一个向量空间，并通过决策树、朴素贝叶斯和支持向量机分类算法对该向量空间进行了分类研究。对每种算法的结论进行了比较。通过决策树、朴素贝叶斯和支持向量机算法对IMDB电影评论的分类结果分别为94，00%、73，20%和85，50%。决策树、朴素贝叶斯SVM算法对Twitter数据集的分类结果分别为82.76%、75.44%和72.50%。可以看出，在这两个数据集中呈现的最佳分类结果是由SVM算法计算的。
2019-03-18 cs.CL cs.IR cs.LG
Real Time Sentiment Change Detection of Twitter Data Streams
Department of Computer Science；Biomedical Informatics, University of Thessally, Lamia, Greece.
在过去的几年里，Twitter情感分析有了巨大的增长，已经提供了相当数量的研究，对Twitter用户中的公众舆论的情感检测。鉴于Twitter消息以令人眼花缭乱的速度不断生成，因此创建了大量的流数据，因此迫切需要准确的知识发现和挖掘这些信息的方法。尽管在最近的文献中存在过多的twitter情感分析方法，但正如预期的那样，研究人员已经转向对twitter流数据进行实时情感识别。一个主要的挑战是处理Twitter流媒体应用程序中出现的关于音量和速度的大数据挑战。在这种情况下，在本文中，提供了一种基于开源工具的方法论方法，用于实时检测情绪的变化，在内存消耗和计算成本方面都是超高效的。这是通过实时的迭代地收集推文并在处理后立即丢弃它们来实现的。为了这个目的，我们采用的词汇方法的情感特征，而变化检测是通过适当的控制图，不需要历史信息。我们认为，所提出的方法为潜在的大规模监控线程提供了触发器，以试图在早期发现假新闻传播或宣传活动。我们的实验实时分析的基础上，最近的标签提供的证据表明，所提出的方法可以检测有意义的情绪变化在整个标签的生命周期。
2018-04-02 cs.CL
A sentiment analysis of Singapore Presidential Election 2011 using Twitter data with census correction
Singapore Management University（新加坡管理大学）；School of Information System（信息系统学院）
情感分析是文本分析中的一个新领域，它侧重于从文本模式中分析和理解情感。这种新的分析形式已被广泛应用于客户关系管理，特别是在投诉管理方面。随着人们对这项技术的兴趣越来越大，越来越多的公司正在采用它，并利用它来支持他们的营销工作。然而，由于抽样偏差，使用twitter进行情感分析仍然非常困难。在本文中，我们将讨论使用重新加权技术结合在线情感划分来预测单个候选人将获得的投票百分比的应用。将深入讨论使用情感分析来预测结果的各个方面，以及由于互联网的匿名性而导致的估计中的潜在陷阱。
2011-08-29 cs.CL cs.SI stat.AP
Modeling Spatiotemporal Factors Associated With Sentiment on Twitter: Synthesis and Suggestions for Improving the Identification of Localized Deviations
Macquarie University（麦考瑞大学）；Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院）；Harvard Medical School（哈佛医学院）
背景资料：研究社交媒体上的情绪如何根据时间和地点而变化的研究似乎产生了不一致的结果，这使得很难设计出使用情绪来检测公共卫生应用的本地化事件的系统。目的：本研究的目的是测量常见的时间和位置混杂因素如何解释Twitter上的情绪变化。研究方法：使用2017年7月13日至11月30日期间发布的来自100个城市的1654万条英语推文的数据集，我们使用基于词典的情感分析估计了每个城市的积极和消极情绪，并构建了模型来解释情绪的差异，包括一天中的时间，一周中的一天，天气，城市，和互动类型（对话或广播）作为因素，并发现所有因素独立与情绪。结果如下：在积极情绪（Pearson r in测试数据0.236; 95\% CI 0.231-0.241）和消极情绪（Pearson r in测试数据0.306; 95\% CI 0.301-0.310）的全多变量模型中，城市和一天中的时间比天气和星期几解释更多的方差。与不考虑这些混杂因素的模型相比，考虑这些混杂因素的模型产生了不同的重要事件分布和排名。结论：在公共卫生应用程序中，旨在通过聚合Twitter用户群体的情绪来检测本地化事件，在寻找意外变化之前考虑基线差异是值得的。
2019-05-15 cs.CL cs.SI
The emojification of sentiment on social media: Collection and analysis of a longitudinal Twitter sentiment dataset
Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
针对社交媒体情感纵向研究的空白，构建了含1.84亿条推文、跨度超七年的TM-Senti远程监督情感数据集，分析发现emoji使用量逐渐超过emoticon，且数据集可基于公开存档完整还原。
2025-03-24 cs.CL cs.DL cs.SI
Cryptocurrency Price Prediction using Twitter Sentiment Analysis
PES University（PES大学）
加密货币生态系统一直是许多社交媒体平台上讨论的中心，因为它具有明显的波动性和不同的观点。Twitter正迅速被用作新闻来源和比特币讨论的媒介。我们的算法试图使用历史价格和推文的情绪来预测比特币的价格。在这项研究中，我们开发了一个端到端模型，可以预测一组推文的情绪（使用基于Transformers的神经网络模型的双向编码器表示），并使用预测的情绪和其他指标（如历史加密货币价格数据，推文量，用户的追随者以及用户是否经过验证）预测比特币的价格（使用门控递归单位）。情绪预测给出了9.45%的平均绝对百分比误差，实时数据和测试数据的平均值。价格预测的平均绝对误差为3.6%。
2023-03-03 cs.AI cs.CL cs.LG
Twitter Sentiment Analysis via Bi-sense Emoji Embedding and Attention-based LSTM
University of Rochester（罗切斯特大学）；Microsoft Research AI（微软研究院AI）
大规模社交媒体数据的情感分析对于弥合政治选举预测、个人和公众情绪状态监测和分析等社交媒体内容与现实世界活动之间的差距非常重要。虽然基于Twitter和Instagram等平台的文本情感分析已经得到了很好的研究，但对广泛使用的表情符号在情感分析中的作用的分析仍然很轻。在本文中，我们提出了一个新的计划，Twitter的情感分析与表情符号的额外关注。我们首先分别学习积极和消极情感推文下的双义表情符号嵌入，然后通过使用基于注意力的长短期记忆网络（LSTM）关注这些双义表情符号嵌入来训练情感分类器。我们的实验表明，双意义嵌入是有效的情感感知的表情符号的嵌入提取和性能优于最先进的模型。我们还将注意力可视化，以表明双义表情符号嵌入为注意力机制提供了更好的指导，以获得对语义和情感的更强大的理解。
2018-08-07 cs.CL cs.MM
An analysis of vaccine-related sentiments from development to deployment of COVID-19 vaccines
UNSW Sydney（悉尼新南威尔士大学）；IITG（印度理工学院瓜哈提分校）
本研究使用深度学习情绪分析框架分析Twitter数据，揭示了COVID-19大流行期间疫苗从研发到部署的反疫苗情绪演变，发现推文量、病例数与情绪极性分数相关，且疫苗推出使讨论性质趋于稳定。
2023-06-23 cs.CL cs.SI
Twitter Sentiment Analysis using Distributed Word and Sentence Representation
Manipal Institute of Technology（曼ipal理工学院）；Computer Science and Engineering Department（计算机科学与工程系）
本文利用LSTM、CNN和人工神经网络分别处理分布式词与句子表示，对Twitter推文进行情感分类，准确率达81%，并给出了构建词分布式表示的最佳方法。
2019-04-01 cs.CL cs.IR cs.LG
Have you tried Neural Topic Models? Comparative Analysis of Neural and Non-Neural Topic Models with Application to COVID-19 Twitter Data
Microsoft（微软）
话题模型广泛应用于社会现象的研究。我们进行了一项比较研究，检查了最先进的神经与非神经主题模型，对关于COVID-19大流行的推文数据集进行了严格的定量和定性评估。我们的研究结果表明，神经主题模型不仅在标准评价指标上优于经典模型，而且它们还产生了更多连贯的主题，这在研究复杂的社会问题时非常有益。我们还提出了一个新的正则化项的神经主题模型，这是为了解决有据可查的问题的模式坍塌，并证明其有效性。
2021-05-21 cs.CL cs.CY cs.IR
Sentiment Analysis of Twitter Data: A Survey of Techniques
Pune Institute of Computer Technology（浦那计算机技术学院）；University of Pune（浦那大学）
随着网络技术的进步和增长，互联网用户在网络上存在大量数据，并且也产生了大量数据。互联网已经成为一个在线学习、交流思想和分享观点的平台。Twitter、Facebook、Google+等社交网站正在迅速普及，因为它们允许人们分享和表达他们对主题的看法，与不同的社区进行讨论，或在世界各地发布消息。在twitter数据的情感分析领域已经做了很多工作。本调查主要关注twitter数据的情感分析，这有助于分析twitter中的信息，这些信息的观点是高度非结构化的，异质的，或者是积极的，或者是消极的，或者在某些情况下是中立的。在本文中，我们提供了一个调查和比较分析现有的意见挖掘技术，如机器学习和基于词典的方法，连同评估指标。本文利用朴素贝叶斯、最大熵和支持向量机等机器学习算法，对Twitter数据流进行了研究，并讨论了Twitter情感分析的一般挑战和应用。
2016-04-22 cs.CL
BB_twtr at SemEval-2017 Task 4: Twitter Sentiment Analysis with CNNs and LSTMs
Bloomberg（彭博）
在本文中，我们描述了我们尝试使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTMs）网络来产生最先进的Twitter情感分类器。我们的系统利用大量未标记的数据来预训练词嵌入。然后，我们使用未标记数据的子集来使用远程监督微调嵌入。最终的CNN和LSTM在SemEval-2017 Twitter数据集上进行训练，其中嵌入再次进行了微调。为了提高性能，我们将几个CNN和LSTM集成在一起。我们的方法在40个团队中获得了所有五个英语子任务的第一名。
2017-04-20 cs.CL stat.ML
Emotional Analysis of Fashion Trends Using Social Media and AI: Sentiment Analysis on Twitter for Fashion Trend Forecasting
Delhi Public School, Ruby Park, India（印度德里公共学校，Ruby Park分校）；Poolesville High School, USA（美国Poolesville高中）
本研究利用T4SA数据集和NLP技术分析Twitter情感，提出改进的预测模型，证实社交媒体情感分析可作为时尚趋势的有效早期指标。
2025-04-30 cs.AI cs.CL
Public discourse and sentiment during the COVID-19 pandemic: using Latent Dirichlet Allocation for topic modeling on Twitter
University of Toronto（多伦多大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；Chinese Academy of Sciences（中国科学院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
该研究旨在了解Twitter用户对COVID-19的话语和心理反应。我们使用机器学习技术分析了从2020年1月23日至3月7日收集的约190万条与冠状病毒相关的推文（用英语撰写）。报告共列出11个重要主题，并将其分为10个主题，包括“确诊病例的最新情况”、“与COVID-19相关的死亡”、“中国以外（全球）的病例”、“韩国COVID-19疫情”、“纽约疫情的早期迹象”、“钻石公主号邮轮”、“经济影响”、”预防措施”、“当局”和“供应链”。“结果并没有显示治疗和症状相关的信息是Twitter上的流行话题。情感分析显示，对冠状病毒未知性质的恐惧在所有话题中占主导地位。最后，本文还讨论了本研究的意义和局限性。
2020-07-08 cs.CL cs.CY cs.SI
Breaking BERT: Gradient Attack on Twitter Sentiment Analysis for Targeted Misclassification
School of Computer Science Engineering and Information Systems, Vellore Institute of Technology（韦洛尔理工学院计算机科学工程与信息系统学院）；Center for AI Research (CAIR), University of Agder(UiA)（阿格德大学人工智能研究中心）；College of Computer Science and Information Technology, IAU（IAU计算机科学与信息技术学院）
本文针对Twitter情感分析中BERT模型的固有漏洞，提出一种基于梯度和白盒方法的对抗攻击框架，通过迭代替换高影响力单词生成隐蔽的对抗文本以实现目标错误分类。
2025-04-02 cs.CL cs.LG
#Coronavirus or #Chinesevirus?!: Understanding the negative sentiment reflected in Tweets with racist hashtags across the development of COVID-19
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；IBM Research Australia（IBM澳大利亚研究院）
在全球爆发COVID-19的背景下，我们的研究丰富了关于社交媒体上出现的种族主义和仇外心理的讨论。通过从Twitter中提取的大数据，我们专注于分析带有种族主义标签的推文中反映的负面情绪，因为种族主义和仇外心理更有可能通过负面情绪传递。特别是，我们提出了一种基于阶段的方法，以捕捉负面情绪如何随着COVID-19的三个发展阶段而变化，在这三个阶段下，COVID-19从国内疫情转变为国际公共卫生紧急情况，后来又转变为全球大流行。在每个阶段，情感分析使我们能够识别带有种族主义标签的推文中的负面情绪，关键字提取允许发现这些推文表达负面情绪的主题。在这场人类公共健康危机下，这种基于阶段的方法使我们能够为制定针对特定阶段的干预策略提供政策建议，以更有效的方式打击社交媒体上的种族主义和仇外心理。
2020-05-17 cs.CL cs.SI
Comparative sentiment analysis of public perception: Monkeypox vs. COVID-19 behavioral insights
University of Information Technology and Sciences (UITS)（信息科技与科学大学）
本研究利用大规模推文数据集，对比分析了COVID-19与猴痘期间的公众情绪，应用多种机器学习模型进行情感分类，揭示了不同疾病特征下的情绪差异，为优化公共卫生策略提供了依据。
2025-07-10 cs.CL cs.LG
Covid-19 Discourse on Twitter: How the Topics, Sentiments, Subjectivity, and Figurative Frames Changed Over Time
University College Dublin（都柏林大学学院）
我们在社交媒体上谈论当前流行病危机时使用的词汇，可以让我们了解我们是如何对这一流行病进行概念化的，以及我们是如何对其发展作出反应的。本文提供了一个广泛的探索性分析，以了解Twitter上关于新冠肺炎的话语是如何随着时间的推移而变化的，重点是这场大流行的第一波。基于广泛的推文语料库（产生于2020年3月20日至7月1日之间），我们首先使用主题建模展示了与疫情发展相关的主题如何随时间变化。其次，我们展示了在推文中使用的语言的情感极性如何从第一次锁定期间相对积极的效价变化到与重新开放相对应的更消极的效价。第三，我们展示了推文的平均主观性是如何线性增加的，第四，当真正的骚乱和打斗进入话语时，WAR的流行和常用的比喻框架是如何变化的。
2021-03-16 cs.CL cs.SI
Public Sentiment Toward Solar Energy: Opinion Mining of Twitter Using a Transformer-Based Language Model
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；University of Colorado Denver（科罗拉多大学丹佛分校）
公众对可再生能源的接受和支持是可再生能源政策和市场条件的重要决定因素。本文使用Twitter的数据研究了美国公众对太阳能的看法，Twitter是一个微博平台，人们在其中发布消息，称为推文。我们过滤了特定于太阳能的推文，并使用来自Transformers的鲁棒优化的双向编码器表示（RobERTa）执行分类任务。分析2020年1月底至7月初期间的71，262条推文，我们发现各州的公众情绪差异很大。在研究期间，美国东北部地区对太阳能的态度比美国南部地区更积极。太阳辐射与各州太阳情绪的变化无关。我们还发现，公众对太阳能的看法与可再生能源政策和市场条件相关，具体而言，可再生能源组合标准（RPS）目标，客户友好的净计量政策和成熟的太阳能市场。
2020-07-27 cs.CL cs.CY
KryptoOracle: A Real-Time Cryptocurrency Price Prediction Platform Using Twitter Sentiments
University of Waterloo（滑铁卢大学）
比特币等加密货币正变得越来越受欢迎，已被广泛用作金融交易和资产转移验证等领域的交换媒介。然而，一直缺乏解决方案，可以支持实时的价格预测以应对高汇率波动，处理大量异构数据量，包括社交媒体情绪，同时支持实时的容错和持久性，并提供实时的适应学习算法以应对新的价格和情绪数据。在本文中，我们介绍了KryptoOracle，一种基于Twitter情绪的新型实时的自适应加密货币价格预测平台。集成和模块化平台基于（i）基于Spark的架构，其以持久和容错的方式处理大量的传入数据;（ii）支持情感分析的方法，其可以实时的响应大量的自然语言处理查询;以及（iii）基于在线学习的预测方法，其中模型调整其权重以应对新的价格和情绪。除了提供架构设计，本文还描述了KryptoOracle平台的实现和实验评估。总的来说，拟议的平台可以帮助加快决策，发现新的机会，并根据可用的和越来越大的财务数据量和种类提供更及时的见解。
2020-02-21 cs.CL cs.LG q-fin.ST
