論文の概要: Comparative Analysis of Libraries for the Sentimental Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14311v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 17:21:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 11:39:04.956043
- Title: Comparative Analysis of Libraries for the Sentimental Analysis
- Title（参考訳）: 感傷分析のための図書館の比較分析
- Authors: Wendy Ccoya and Edson Pinto
- Abstract要約: この研究は、機械学習手法を用いたライブラリの比較を行うことが主な目的である。
PythonとRの5つのライブラリ、NLTK、Textlob Vader、Transformer(GPTとBERTの事前トレーニング)、Tidytextを使って感情分析技術を適用する。
- 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: This study is main goal is to provide a comparative comparison of libraries
using machine learning methods. Experts in natural language processing (NLP)
are becoming more and more interested in sentiment analysis (SA) of text
changes. The objective of employing NLP text analysis techniques is to
recognize and categorize feelings related to twitter users utterances. In this
examination, issues with SA and the libraries utilized are also looked at.
provides a number of cooperative methods to classify emotional polarity. The
Naive Bayes Classifier, Decision Tree Classifier, Maxent Classifier, Sklearn
Classifier, Sklearn Classifier MultinomialNB, and other conjoint learning
algorithms, according to recent research, are very effective. In the project
will use Five Python and R libraries NLTK, TextBlob, Vader, Transformers (GPT
and BERT pretrained), and Tidytext will be used in the study to apply sentiment
analysis techniques. Four machine learning models Tree of Decisions (DT),
Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), and K-Nearest Neighbor (KNN)
will also be used. To evaluate how well libraries for SA operate in the social
network environment, comparative study was also carried out. The measures to
assess the best algorithms in this experiment, which used a single data set for
each method, were precision, recall, and F1 score. We conclude that the BERT
transformer method with an Accuracy: 0.973 is recommended for sentiment
analysis.
- Abstract（参考訳）: この研究は、機械学習手法を用いたライブラリの比較を行うことが主な目的である。
自然言語処理(NLP)の専門家は、テキスト変更の感情分析(SA)にますます関心を寄せている。
nlpテキスト分析技術を利用する目的は、twitterユーザーの発話に関する感情を認識し、分類することである。
本試験では,SAと活用図書館の問題についても検討した。
感情の極性を分類する 協力的な方法を提供しています
最近の研究によると、Naive Bayes分類器、Decision Tree分類器、Maxent分類器、Sklearn分類器、Sklearn分類器、MultinomialNBなどの結合学習アルゴリズムは非常に効果的である。
プロジェクトでは、PythonとRの5つのライブラリ、NLTK、TextBlob、Vader、Transformer(GPTとBERTの事前トレーニング)を使用し、Tidytextは、感情分析技術の適用のために研究に使用される。
4つの機械学習モデルであるTree of Decisions (DT), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbor (KNN)も使用される。
ソーシャルネットワーク環境におけるSAライブラリの運用状況を評価するために,比較研究を行った。
この実験の最良のアルゴリズムを評価する尺度は、各方法に1つのデータセットを使用しており、精度、リコール、およびf1スコアであった。
その結果, 感情分析には 0.973 の BERT トランスフォーマー法が推奨されることがわかった。
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