Modern technological era has reshaped traditional lifestyle in several domains. The medium of publishing news and events has become faster with the advancement of Information Technology. IT has also been flooded with immense amounts of data, which is being published every minute of every day, by millions of users, in the shape of comments, blogs, news sharing through blogs, social media micro-blogging websites and many more. Manual traversal of such huge data is a challenging job, thus, sophisticated methods are acquired to perform this task automatically and efficiently. News reports events that comprise of emotions - good, bad, neutral. Sentiment analysis is utilized to investigate human emotions present in textual information. This paper presents a lexicon-based approach for sentiment analysis of news articles. The experiments have been performed on BBC news data set, which expresses the applicability and validation of the adopted approach.


翻译:现代技术时代在多个领域改变了传统生活方式,随着信息技术的进步,出版新闻和事件媒体的速度加快了,信息技术也充斥着大量数据,每天每分钟有数百万用户以评论、博客、通过博客分享新闻、社交媒体微博客网站等形式发表大量数据,这些庞大数据的手工翻版是一项艰巨的工作,因此,已经掌握了自动和高效地完成这项任务的先进方法。新闻报导包括情感-好的、坏的、中立的-新闻报导事件。利用感官分析来调查文字信息中的人的情绪。本文介绍了基于词汇的对新闻文章进行情绪分析的方法。实验是在英国广播公司的新闻数据集进行的,该数据集显示了所采用的方法的适用性和有效性。

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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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