論文の概要: A Comparative Study of Sentiment Analysis Using NLP and Different
Machine Learning Techniques on US Airline Twitter Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00859v1
- Date: Sat, 2 Oct 2021 18:05:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-05 16:00:10.747601
- Title: A Comparative Study of Sentiment Analysis Using NLP and Different
Machine Learning Techniques on US Airline Twitter Data
- Title（参考訳）: 航空Twitterデータを用いたNLPと異なる機械学習手法による感性分析の比較検討
- Authors: Md. Taufiqul Haque Khan Tusar, Md. Touhidul Islam
- Abstract要約: 知覚分析は自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)の技法である
本稿では,2つのNLP手法(Bag-of-WordsとTF-IDF)と各種ML分類アルゴリズムを提案する。
ベストアプローチは,Bag-of-Words技術を用いたSupport Vector MachineとLogistic Regressionを用いた77%の精度を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Today's business ecosystem has become very competitive. Customer satisfaction
has become a major focus for business growth. Business organizations are
spending a lot of money and human resources on various strategies to understand
and fulfill their customer's needs. But, because of defective manual analysis
on multifarious needs of customers, many organizations are failing to achieve
customer satisfaction. As a result, they are losing customer's loyalty and
spending extra money on marketing. We can solve the problems by implementing
Sentiment Analysis. It is a combined technique of Natural Language Processing
(NLP) and Machine Learning (ML). Sentiment Analysis is broadly used to extract
insights from wider public opinion behind certain topics, products, and
services. We can do it from any online available data. In this paper, we have
introduced two NLP techniques (Bag-of-Words and TF-IDF) and various ML
classification algorithms (Support Vector Machine, Logistic Regression,
Multinomial Naive Bayes, Random Forest) to find an effective approach for
Sentiment Analysis on a large, imbalanced, and multi-classed dataset. Our best
approaches provide 77% accuracy using Support Vector Machine and Logistic
Regression with Bag-of-Words technique.
- Abstract（参考訳）: 今日のビジネスエコシステムは非常に競争力がある。
顧客満足度は、ビジネスの成長の大きな焦点となっている。
ビジネス組織は顧客のニーズを理解し満たすために、さまざまな戦略に多くのお金と人材を費やしています。
しかし、多種多様な顧客のニーズを手動で分析した結果、多くの組織は顧客満足を達成できていない。
その結果、彼らは顧客の忠誠心を失い、マーケティングに余分なお金を投じています。
我々は感情分析を実践することで問題を解決できる。
自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)を組み合わせた技術である。
感性分析は、特定のトピック、製品、サービスの背後にあるより広い世論から洞察を引き出すために広く使われている。
どんなオンラインデータからでも可能です。
本稿では,2つのNLP手法 (Bag-of-WordsとTF-IDF) と各種ML分類アルゴリズム (Support Vector Machine, Logistic Regression, Multinomial Naive Bayes, Random Forest) を導入し,大規模で不均衡なマルチクラスデータセットに対する知覚分析の効果的なアプローチを提案する。
ベストアプローチは,Bag-of-Words技術を用いたSupport Vector MachineとLogistic Regressionを用いた77%の精度を提供する。
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