| 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