論文の概要: An Opinion Mining of Text in COVID-19 Issues along with Comparative
Study in ML, BERT & RNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02119v1
- Date: Thu, 6 Jan 2022 15:59:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-07 16:50:06.986377
- Title: An Opinion Mining of Text in COVID-19 Issues along with Comparative
Study in ML, BERT & RNN
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス問題におけるテキストマイニングとML, BERT, RNNの比較研究
- Authors: Md. Mahadi Hasan Sany, Mumenunnesa Keya, Sharun Akter Khushbu, Akm
Shahariar Azad Rabby, Abu Kaisar Mohammad Masum
- Abstract要約: この記事では、個々のソースからのBanglaテキストコメントとともに、いくつかの特定のインプットを提案している。
意見マイニング支援システムは、可能なすべての言語選好に影響を及ぼす可能性がある。
我々の知る限り、この論文は、MLアルゴリズムを提案する新型コロナウイルス問題に関するBanglaの入力テキストを予測し、ディープラーニングモデル分析は、比較分析によって将来の到達可能性もチェックする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The global world is crossing a pandemic situation where this is a
catastrophic outbreak of Respiratory Syndrome recognized as COVID-19. This is a
global threat all over the 212 countries that people every day meet with mighty
situations. On the contrary, thousands of infected people live rich in
mountains. Mental health is also affected by this worldwide coronavirus
situation. Due to this situation online sources made a communicative place that
common people shares their opinion in any agenda. Such as affected news related
positive and negative, financial issues, country and family crisis, lack of
import and export earning system etc. different kinds of circumstances are
recent trendy news in anywhere. Thus, vast amounts of text are produced within
moments therefore, in subcontinent areas the same as situation in other
countries and peoples opinion of text and situation also same but the language
is different. This article has proposed some specific inputs along with Bangla
text comments from individual sources which can assure the goal of illustration
that machine learning outcome capable of building an assistive system. Opinion
mining assistive system can be impactful in all language preferences possible.
To the best of our knowledge, the article predicted the Bangla input text on
COVID-19 issues proposed ML algorithms and deep learning models analysis also
check the future reachability with a comparative analysis. Comparative analysis
states a report on text prediction accuracy is 91% along with ML algorithms and
79% along with Deep Learning Models.
- Abstract（参考訳）: 世界は、covid-19として認識される呼吸症候群の壊滅的な流行である、パンデミックの状況を横断している。
これは、人々が毎日強大な状況に遭遇する212カ国全体の世界的な脅威です。
逆に、何千人もの感染者が山で暮らしている。
メンタルヘルスは世界的な新型コロナウイルスの影響も受けている。
この状況により、オンラインソースは、一般市民があらゆる議題で意見を共有できるコミュニケーションの場となった。
影響のあるニュース、肯定的・否定的なニュース、財政問題、国と家族の危機、輸入・輸出制度の欠如など、様々な状況が近年のトレンドとなっている。
このように、膨大な量のテキストがモーメント内で生成されるため、他国の状況と同等のサブコンティネント領域や、テキストや状況に対する人々の意見も同様であるが、言語が異なる。
本稿では,個別ソースからのBanglaテキストコメントと合わせて,機械学習の結果が補助システムを構築することができることを示すための具体的なインプットを提案する。
意見マイニング支援システムは、可能なすべての言語選好に影響を与えうる。
我々の知る限り、この論文は、MLアルゴリズムを提案する新型コロナウイルス問題に関するBanglaの入力テキストを予測し、ディープラーニングモデル分析は、比較分析によって将来の到達可能性もチェックする。
比較分析では、テキスト予測精度に関するレポートは、MLアルゴリズムとともに91%、ディープラーニングモデルとともに79%である。
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