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Sentiment Classification of Social Media Text Considering User Attributes
Li JJ(李俊杰)1,2; Yang HT(杨海彤)3; Zong CQ(宗成庆)1,2
2016
出版者Springer International Publishing
会议名称the Fifth Conference On Natural Language Processing and Chinese Computing & The Twenty Fourth International Conference On Computer Processing of Oriental Languages(NLPCC-ICCPOL 2016)
出版地Germany
摘要

Social media texts pose a great challenge to sentiment classification. Existing classification methods focus on exploiting sophisticated features or incorporating user interactions, such as following and retweeting. Nevertheless, these methods ignore user attributes such as age, gender and location, which is proved to be a very important prior in determining sentiment polarity according to our analysis. In this paper, we propose two algorithms to make full use of user attributes: 1) incorporate them as simple features, 2) design a graph-based method to model relationship between tweets posted by users with similar attributes. The extensive experiments on seven movie datasets in Sina Weibo show the superior performance of our methods in handling these short and informal texts.

关键词Sentiment Analysis User Attribute
语种英语
文献类型会议录
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/23066
专题模式识别国家重点实验室_自然语言处理
通讯作者Zong CQ(宗成庆)
作者单位1.中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
2.中国科学院大学
3.华中师范大学
第一作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Li JJ,Yang HT,Zong CQ. Sentiment Classification of Social Media Text Considering User Attributes[C].Germany:Springer International Publishing,2016.
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