論文の概要: Turkish Sentiment Analysis Using Machine Learning Methods: Application on Online Food Order Site Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03848v1
• Date: Tue, 11 Jan 2022 09:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 18:10:07.604082
• Title: Turkish Sentiment Analysis Using Machine Learning Methods: Application on Online Food Order Site Reviews
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたトルコの感情分析:オンライン食品注文サイトレビューへの適用
• Authors: \"Ozlem Akta\c{s}, Berkay Co\c{s}kuner, \.Ilker Soner
• Abstract要約: 本研究は,Yemek Sepetiのデータを用いて,機械学習アルゴリズムの精度を最大化することを目的とする。 各アルゴリズムの精度は、使用する自然言語処理手法とともに算出された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Satisfaction measurement, which emerges in every sector today, is a very important factor for many companies. In this study, it is aimed to reach the highest accuracy rate with various machine learning algorithms by using the data on Yemek Sepeti and variations of this data. The accuracy values of each algorithm were calculated together with the various natural language processing methods used. While calculating these accuracy values, the parameters of the algorithms used were tried to be optimized. The models trained in this study on labeled data can be used on unlabeled data and can give companies an idea in measuring customer satisfaction. It was observed that 3 different natural language processing methods applied resulted in approximately 5% accuracy increase in most of the developed models.
• Abstract（参考訳）: あらゆるセクターで今日現れる満足度測定は、多くの企業にとって非常に重要な要素だ。 本研究では,Yemek Sepetiのデータとこれらのデータのバリエーションを用いて,さまざまな機械学習アルゴリズムで最高の精度に達することを目的とした。 各アルゴリズムの精度は、使用する自然言語処理手法とともに算出された。 これらの精度を計算しながら、使用するアルゴリズムのパラメータを最適化しようと試みた。 この研究でトレーニングされたラベル付きデータに関するモデルは、ラベルなしデータで使用することができ、顧客満足度を測定するアイデアを企業に提供することができる。 3つの異なる自然言語処理手法が適用され,ほとんどのモデルにおいて約5%の精度向上が得られた。

関連論文リスト

• Process-aware Human Activity Recognition [1.912429179274357]
  本稿では,HARの性能向上のために,コンテキストからのプロセス情報を組み込んだ新しい手法を提案する。 具体的には、機械学習モデルによって生成された確率的事象と、文脈情報から導出されるプロセスモデルとを一致させる。 このアライメントは、これらの2つの情報源を適応的に重み付けし、HARの精度を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T17:53:23Z)
• Computation-Aware Gaussian Processes: Model Selection And Linear-Time Inference [55.150117654242706]
  我々は、1.8万のデータポイントでトレーニングされた計算対応GPのモデル選択が、1つのGPU上で数時間以内に可能であることを示す。 この研究の結果、ガウス過程は、不確実性を定量化する能力を著しく妥協することなく、大規模なデータセットで訓練することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T21:11:48Z)
• Approaching Metaheuristic Deep Learning Combos for Automated Data Mining [0.5419570023862531]
  本研究では,メタヒューリスティック手法を従来の分類器やニューラルネットワークと組み合わせて自動データマイニングを行う手法を提案する。 手書き文字認識のためのMNISTデータセットの実験を行った。 根拠真理ラベル付きデータセットの検証精度は、これまで見つからなかった他のデータインスタンスのラベルを修正するのに不十分である、という実証的な観察がなされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T10:28:22Z)
• Natural Language Processing Through Transfer Learning: A Case Study on Sentiment Analysis [1.14219428942199]
  本稿では,感情分析を中心に自然言語処理における伝達学習の可能性について考察する。 その主張は、スクラッチからのトレーニングモデルと比較して、事前訓練されたBERTモデルを使用したトランスファーラーニングは、感情分類の精度を向上できるというものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T17:12:06Z)
• Multi-Dimensional Ability Diagnosis for Machine Learning Algorithms [88.93372675846123]
  本稿では,機械学習アルゴリズム評価のためのタスク非依存評価フレームワークCamillaを提案する。 認識診断の仮定とニューラルネットワークを用いて、各サンプルのアルゴリズム、サンプル、スキル間の複雑な相互作用を学習する。 我々の実験では、カミラはメートル法信頼性、ランクの整合性、ランクの安定性で最先端のベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T03:15:56Z)
• An Empirical Investigation of Commonsense Self-Supervision with Knowledge Graphs [67.23285413610243]
  大規模知識グラフから抽出した情報に基づく自己監督は、言語モデルの一般化を改善することが示されている。 本研究では,言語モデルに適用可能な合成データを生成するための知識サンプリング戦略とサイズの影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T19:49:04Z)
• A Data-Driven Method for Automated Data Superposition with Applications in Soft Matter Science [0.0]
  我々は任意の座標変換で実験データを重畳するデータ駆動非パラメトリック法を開発した。 本手法は, 材料分類, 設計, 発見などの応用を通知する, 解釈可能なデータ駆動モデルを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T14:58:04Z)
• What Stops Learning-based 3D Registration from Working in the Real World? [53.68326201131434]
  この研究は、3Dポイントのクラウド登録失敗の原因を特定し、その原因を分析し、解決策を提案する。 最終的に、これは最も実践的な3D登録ネットワーク(BPNet)に変換される。 我々のモデルは微調整をせずに実データに一般化し、商用センサで得られた見えない物体の点雲上で最大67%の精度に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T19:24:27Z)
• Human-in-the-Loop Disinformation Detection: Stance, Sentiment, or Something Else? [93.91375268580806]
  政治とパンデミックは、機械学習対応の偽ニュース検出アルゴリズムの開発に十分な動機を与えている。 既存の文献は、主に完全自動化されたケースに焦点を当てているが、その結果得られた技術は、軍事応用に必要な様々なトピック、ソース、時間スケールに関する偽情報を確実に検出することはできない。 既に利用可能なアナリストを人間のループとして活用することにより、感情分析、アスペクトベースの感情分析、姿勢検出といった標準的な機械学習技術は、部分的に自動化された偽情報検出システムに使用するためのもっとも有効な方法となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T13:30:34Z)
• Estimating informativeness of samples with Smooth Unique Information [108.25192785062367]
  サンプルが最終的な重みを知らせる量と、重みによって計算される関数を知らせる量を測定します。 線形化ネットワークを用いてこれらの量の効率的な近似を行う。 本稿では,データセットの要約など,いくつかの問題に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T10:29:29Z)
• The Application of Data Mining in the Production Processes [0.0]
  この研究は7つのアルゴリズムを用いて生産データを分析し、業界における最良の結果とアルゴリズムを抽出した。 決定木は製造データや生産データを扱うのに適したアルゴリズムであり、特にこのアルゴリズムは数値データや分類データを扱うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-24T20:00:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。