情感分析图书馆的比较分析
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
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。
Dec, 2022
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
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
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
本文介绍了一种利用情感分析的 Web 爬取框架,以便快速发现电影评论和酒店评论的情感内容及分析,并详细讨论了两种监督式机器学习算法:K - 最近邻算法(K-NN)和朴素贝叶斯算法,并比较了它们的总体准确度、精确度和召回率。研究发现,在电影评论方面,朴素贝叶斯算法比 K-NN 算法效果好得多,但在酒店评论方面这些算法效果相对较差并且几乎相同。
Oct, 2016
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
通过比较分析,本研究探讨了深度神经网络在基于方面的情感分析方面的应用,并发现 FAST LSA 在两个基准数据集(Restaurant14 和 Laptop-14)上取得了最佳结果,准确率分别为 87.6% 和 82.6%,但 LSA+DeBERTa 则报告了分别为 90.33% 和 86.21% 的准确率。
Jul, 2024
本研究使用多层神经网络 MLTA,并结合图神经网络技术进行社交媒体上的情感分析,并能够提取主要的情感,并适用于分析更广泛的 Twitter 数据集。
Jul, 2022
本文讨论了大型语言模型在情感分析任务中的有效性,对 13 项不同的任务进行了评估,在简单任务中表现良好,但在涉及更深层次理解和结构化情感信息方面仍有待提高;然而,在资源有限的情况下,大型语言模型表现出色,提供了潜在可能性。该研究提出了一个新的基准评估框架 SentiEval。
May, 2023