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JIPS (Çѱ¹Á¤º¸Ã³¸®ÇÐȸ)

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) Opinion Bias Detection Based on Social Opinions for Twitter
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Opinion Bias Detection Based on Social Opinions for Twitter
ÀúÀÚ(Author) A-Rong Kwon   Kyung-Soon Lee  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 09 NO. 04 PP. 0538 ~ 0547 (2013. 12)
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(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
In this paper, we propose a bias detection method that is based on personal and social opinions that express contrasting views on competing topics on Twitter. We used unsupervised polarity classification is conducted for learning social opinions on targets. The tf-idf algorithm is applied to extract targets to reflect sentiments and features of tweets. Our method addresses there being a lack of a sentiment lexicon when learning social opinions. To evaluate the effectiveness of our method, experiments were conducted on four issues using Twitter test collection. The proposed method achieved significant improvements over the baselines.
Å°¿öµå(Keyword) Social opinion   Personal opinion   Bias detection   Sentiment   Target  
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