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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Sentiment Classification for Hindi Tweets in a Constrained Environment Augmented Using Tweet Specific Features

verfasst von : Manju Venugopalan, Deepa Gupta

Erschienen in: Mining Intelligence and Knowledge Exploration

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

India being a diverse country rich in spoken languages with around 23 official languages has always left open a wide arena for NLP researchers. The increase in the availability of voluminous data in Indian languages in the recent years has prompted researchers to explore the challenges in the Indian language domain. The proposed work explores Sentiment Analysis on Hindi tweets in a constrained environment and hence proposes a model for dealing with the challenges in extracting sentiment from Hindi tweets. The model has exhibited an average performance with cross validation accuracy for training data around 56 % and a test accuracy of 43 %.

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Literatur
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Balamurali, A.R., Joshi, A., Bhattacharya, P.: Cross-lingual sentiment analysis for indian languages using linked WordNets. In: Proceedings of COLING, pp 73–81 (2012)
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Das, A., Bandyopadhyay, S.: SentiWordNet for Bangla. In: Knowledge Sharing Event-4: Task 2 (2010)
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Das, A., Bandyopadhay, S.: Dr sentiment creates SentiWordNet(s) for Indian languages involving internet population. In: Proceedings of Indo-wordnet Workshop (2010)
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Das, A., Bandyopadhay, S.: Labeling emotion in Bengali blog corpus - a fine grained tagging at sentence level. In: Proceedings of 8th Workshop on Asian Language Resources, Beijing, pp. 47–55 (2010)
7.
Das, A., Bandyopadhay, S.: Opinion summarization in Bengali: a theme network model. In: Second International Conference on Social Computing, pp. 675–682. IEEE (2010)
8.
Narayan, D., Chakrabarti, D., Pande, P., Bhattacharyya, P.: An experience in building the indowordnet – a wordnet for Hindi. In: Proceeding of First International Conference on Global WordNet (2002)
9.
Joshi, A., Balamurali, A.R., Bhattacharyya, P.: A Fallback strategy for sentiment analysis in Hindi: a case study. In: Proceedings of the 8th ICON (2010)
10.
Das, A., Bandyopadhyay, S.: Subjectivity detection in English and Bengali: a CRF based approach. In: Proceedings of 7th International Conference on NLP, (ICON) (2009)
11.
Sharma, R., Nigam, S., Jain, R.: Polarity detection of movie reviews in Hindi Language. Int. J. Comput. Sci. Appl. 4(4), 49–57 (2014)
12.
Venugopalan, M., Gupta, D.: Exploring sentiment analysis on Twitter data. In: Eighth International Conference on Contemporary Computing (IC3), JIIT, Noida, 20–22 August 2015. (Accepted)
Metadaten
Titel
Sentiment Classification for Hindi Tweets in a Constrained Environment Augmented Using Tweet Specific Features
verfasst von
Manju Venugopalan
Deepa Gupta
Copyright-Jahr
2015
Buch
Mining Intelligence and Knowledge Exploration

Print ISBN: 978-3-319-26831-6

Electronic ISBN: 978-3-319-26832-3

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-26832-3_63