检索结果-南通市图书馆

Multi-Class Sentiment Analysis of Social Media Data with Machine Learning Algorithms

Computers, Materials & Continua 2021年第10期69卷 913-930页

作者： galimkair mutanov Vladislav Karyukin Zhanl Mamykova Al-Farabi Kazakh National University Almaty050040Kazakhstan

The volume of social media data on the Internet is constantly *** has created a substantial research field for data *** diversity of articles,posts,and comments on news websites and social networks astonishes ***,most researchers focus on posts on Twitter that have a specific format and length *** majority of them are written in the English *** relatively few works have paid attention to sentiment analysis in the Russian and Kazakh languages,this article thoroughly analyzes news posts in the Kazakhstan media *** amassed datasets include texts labeled according to three sentiment classes:positive,negative,and *** datasets are highly imbalanced,with a significant predominance of the positive *** resampling techniques(undersampling,oversampling,and synthetic minority oversampling(SMOTE))are used to resample the datasets to deal with this ***,the texts are vectorized with the TF-IDF metric and classified with seven machine learning(ML)algorithms:naïve Bayes,support vector machine,logistic regression,k-nearest neighbors,decision tree,random forest,and *** results reveal that oversampling and SMOTE with logistic regression,decision tree,and random forest achieve the best classification *** models are effectively employed in the developed social analytics platform.

关键词： Social media sentiment analysis imbalanced classes machine learning oversampling undersampling SMOTE russian Kazakh

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