Dec, 2022

多源社交媒体情感分析的比较研究

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TL;DR本文使用多种技术，如基于词典的、机器学习和深度学习方法，对社交媒体上的评论数据进行情感分析，并提供了比较分析结果。在本研究中，我们使用了来自 Twitter、Reddit 等社交网络网站的评论等多源数据集。选择了朴素贝叶斯机器学习算法、TextBlob 词典方法和 LSTM 深度学习算法。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的情感分析：一项比较研究

    本文综述了在自然语言处理（NLP）方面使用深度学习模型进行情感分析的最新研究，评估了使用词频 - 逆文档频率（TF-IDF）和词嵌入技术的不同模型和输入特征，并对实验结果进行了比较研究。

    Jun, 2020

  • 使用自然语言处理和不同机器学习技术进行情感分析在美国航空公司 Twitter 数据上的比较研究

    本文介绍了两种自然语言处理技术（词袋和 TF-IDF）以及各种机器学习分类算法（支持向量机，逻辑回归，多项式朴素贝叶斯，随机森林）来分析大型，不平衡和多类数据集上的情感分析。最佳方法使用支持向量机和逻辑回归的词袋技术提供 77％的准确性。

    Oct, 2021

  • 情感分析系统开发中的方法、应用和挑战类型

    现今，网站已成为展示用户对各种事件的意见、情感和感受的必要平台。使用自己的智能手机，每个人都可以在博客和社交媒体上（如 Twitter、WhatsApp、Telegram 和 Instagram）发表关于购买产品、发生事故、出现新疾病等方面的意见。因此，每天都记录了数百万条评论，这创造了大量的非结构化文本数据，可以通过自然语言处理方法从这种类型的数据中提取有用的知识。情感分析是自然语言处理和机器学习的重要应用之一，可以使我们分析评论和其他网页用户记录的文本信息的情感。因此，以下将说明在这一领域中的情感分析、方法和挑战。

    Mar, 2023

  • 情感分析图书馆的比较分析

    本研究旨在比较不同机器学习方法下的图书馆，并探讨了自然语言处理领域对文本变化的情感分析。研究使用了多种合作方法来分类情感极性，并对使用的库进行了讨论。研究采用了多种机器学习模型和四个评估指标，得出 BERT 转换器方法在情感分析中具有较高准确度。

    Jul, 2023

  • SentiBench - 现状情感分析方法的基准比较

    本研究对二十四种正当实践的情感分析方法进行了基准比较，覆盖社交网络、电影、产品评论、新闻文章等十八个数据集，并提供了这些方法的代码和数据集以供使用。结果表明这些方法的预测性能在不同数据集上变化不大。

    Dec, 2015

  • 基于 LSTM 的 Twitter 情感分析模型

    使用收集到的七个手动标注的 Twitter 情感数据集，建立 LSTM 模型来对推文情感进行分类，并使用新数据集对模型进行评估。

    Dec, 2022

  • 使用机器学习和自然语言处理方法进行情感分析中 Reddit 评论的性能评估

    使用 GoEmotions 数据集评估情感分析模型的效能并扩展研究范围，发现 RoBERTa 模型在细粒度情感分类任务上表现出色，推动了情感分析能力的发展。

    May, 2024

  • 在线社交网络中利用情感分析研究群体行为

    本研究利用社交媒体内容评估情感分析技术，创建主观性与群体行为和聚类系数之间的关联，并尝试预测 2021 年西孟加拉邦选举结果。

    Jul, 2021

  • 自然语言处理中情感分析技术的探究：综述

    本文详细阐述了情感分析的最新趋势和技术，通过系统综述了词汇、图形、网络、深度学习和规则等方法并比较分析数据集和评价指标，展现了情感分析的广泛应用领域，并旨在提高情感分析的效率和准确性。

    May, 2023

  • 电子商务网站的情感分析和意见挖掘

    本研究的目标是解决情感极性分类方面的挑战，提出了一种广泛的技术用于分类情感，进行了完整的过程说明，同时进行了句子级别的分类和评论级别的分类，最后讨论了未来情感分析研究的计划。

    Nov, 2022