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multilingual Sentiment Mining System to Prognosticate Governance

Computers, Materials & Continua 2022年第4期71卷 389-406页

作者： Muhammad Shahid Bhatti Saman Azhar Abid Sohail Mohammad Hijji Hamna Ayemen Areesha Ramzan COMSATS University Islamabad Lahore CampusLahorePakistan Computer Science Department University of TabukTabukSaudi Arabia

In the age of the internet,social media are connecting us all at the tip of our *** are linkedthrough different social *** social network,Twitter,allows people to tweet their thoughts on any particular event or a specific political body which provides us with a diverse range of political *** paper serves the purpose of text processing of a multilingual dataset including Urdu,English,and Roman *** machine learning solutions for sentiment analysis and train models,collect the data on government from Twitter,apply sentiment analysis,and provide a python library that classifies text *** data contained tweets in three languages:English:200k,Urdu:200k and Roman Urdu:*** different classification models are applied to determine sentiments,and eventually,the use of ensemble technique to move forward with the acquired results is *** Logistic Regression model performed best with an accuracy of 75%,followed by the Linear Support Vector classifier and Stochastic Gradient Descent model,both having 74%***,Multinomial Naïve Bayes and Complement Naïve Bayes models both achieved 73%accuracy.

关键词： multilingual nlp artificial intelligence government sentiment analysis nlp NLTK ensemble technique multilingual twitter data science

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