Menyu
ITI
əməkdaslarının elmi isləri
Elektron kitabxana
Konfranslar İnformasiya Sistemi
Qəzetlər
UOT 004
|
ITI əməkdaşlarının elmi işləri - tezis |
Biblioqrafik təsvir | Гаджирагимова , М.Ш. Анализ тональности твиттер данных на основе машинного обучения / М.Ш. Гаджирагимова , М.И. Исмаилова // Национальный Суперкомпьютерный Форум (НСКФ-2021) . - Moskva, 2021. - C. 1-5. | Annotasiya | Анализ тональности текста (сентимент анализ) - одна из наиболее
исследуемых и обсуждаемых проблем в области обработки естественного языка. Анализ
тональности - это область исследований, изучающая мнение людей. Социальные сети -
отличная платформа для оценки настроений, отзывов и мнений. Одна из тем,
обсуждаемых в социальных сетях, таких как Twitter - пандемия COVID-19. В статье
использовались методы машинного обучения, такие как Naive Bayes, Support Vector
Mashine, Random Forest, Neural Network для анализа эмоционального «цвета»
(положительный, отрицательный и нейтральный) твитов о пандемии COVID-19.
Исследование проводилось в среде программирования Python с использованием
библиотеки scikit-learn. Для проведения экспериментов был использован набор твитов,
связанных с пандемией COVID-19 с веб-сайта Kaggle. В результате эксперимента
классификатор Random Forest показал наивысший результат по производительности
классификаторов. | | Elektron variant | Elektron variant |
|
________
© ict.az http://ict.az/az
|
|