抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ツイッターメッセージの短いURLを用いた過去数年で普及するようになった。これは,最も一般的なソーシャルメディアネットワークの一つとして,ツイッターはネットワーク上に分散メッセージに対する140特性限界を課すという事実に主として起因していた。ツイッターユーザによる短いURLの使用を解析した。特に,目標は,短いURLにより含有量だけでなく,感情分析(意見マイニング)タスクの性能に及ぼす潜在的影響を調べることである。Twitterフィードに基づく意見マイニングは,多くの応用,健康管理,政治的問題に関する世論を同定する,金融モデリングと広告などに使用されている。過去の研究はURLを含む完全に無視ツイート。意見マイニングは,ツイッターユーザは特定の政治的性能についても明らかにし論文を示しURL,重要な金融出口の記事や製品のレビュー後の定期的という事実を考慮してどのように改善できるかを見るために硬されていない。本研究では,短いURLを含むツイート数を変化させて三種類のツイッターデータセットの解析に基づいている。意見マイニングで使用される一般的な機械学習技術が最も有利な選択肢であると結論する異なる実験設定に設置した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
