당신의 트윗은 어떻게 받아들여질까요? 트윗 답변의 감성 극성을 예측하는 방법

트위터 감성 분석은 주로 트윗의 극성을 예측하는 데 초점을 맞추고 있으며, 특히 딥러닝(DL)의 발전에 따라 최근 몇 년 동안 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 본 논문에서는 새로운 과제를 제안합니다: 주어진 트윗에 대한 (일차적) 댓글들에서 우세한 감성을 예측하는 것입니다. 이를 위해 우리는 수동으로 감성 라벨을 부착한 트윗과 댓글들의 대규모 데이터셋인 RETWEET를 생성했습니다. 강력한 베이스라인으로서, 두 단계의 딥러닝 기반 방법을 제안합니다: 첫째, 표준 감성 분류기를 트윗 댓글에 적용하고 각 원본 트윗에 대한 예측 값을 집계하여 자동으로 라벨링된 훈련 데이터를 생성합니다; 이는 개별적으로 발생하는 분류기의 오류가 집계 단계에서 상쇄될 가능성이 크다는 우리의 판단에 따른 것입니다. 둘째, 자동으로 라벨링된 데이터를 사용하여 신경망을 지도 학습하여 원본 트윗에서 댓글 감성을 예측하도록 합니다. 결과적으로 얻어진 분류기는 새로운 RETWEET 데이터셋에서 평가되었으며, 수동으로 라벨링된 데이터 없이 훈련되었음을 고려할 때 유망한 결과를 보여주었습니다. 이 데이터셋과 베이스라인 구현은 공개적으로 이용 가능합니다.