This paper focuses on Sentiment Analysis of Covid-19 related messages from the r/Canada and r/Unitedkingdom subreddits of Reddit. We apply manual annotation and three Machine Learning algorithms to analyze sentiments conveyed in those messages. We use VADER and TextBlob to label messages for Machine Learning experiments. Our results show that removal of shortest and longest messages improves VADER and TextBlob agreement on positive sentiments and F-score of sentiment classification by all the three algorithms


翻译:本文的重点是对RR/加拿大和r/Unkingdom Reddit的R/Canada和r/Undom 子改编的Covid-19相关信息进行感应分析。我们用人工注解和三种机器学习算法来分析这些电文中传达的情绪。我们用VADER和TextBlob来标注机器学习实验的信息。我们的结果表明,删除最短和最长的信息可以改进VADER和TextBlob关于所有三种算法中正面情绪和F情绪分类的协议。

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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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