Riconoscimento delle emozioni nei tweet testuali mediante algoritmi di apprendimento automatico
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In questo libro viene proposto un sistema di riconoscimento delle emozioni che riconosce le emozioni nei tweet. Le emozioni giocano un ruolo fondamentale nella nostra vita. Come possiamo vedere, molte persone usano i social media e utilizzano la piattaforma per molti scopi, alcuni di loro twittano in modo positivo e altri in modo prepotente. Le emozioni e le opinioni di diverse persone possono essere analizzate sui tweet per analizzare l'opinione pubblica su una notizia e sugli eventi sociali che si verificano nella società attuale. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, abbiamo i...
In questo libro viene proposto un sistema di riconoscimento delle emozioni che riconosce le emozioni nei tweet. Le emozioni giocano un ruolo fondamentale nella nostra vita. Come possiamo vedere, molte persone usano i social media e utilizzano la piattaforma per molti scopi, alcuni di loro twittano in modo positivo e altri in modo prepotente. Le emozioni e le opinioni di diverse persone possono essere analizzate sui tweet per analizzare l'opinione pubblica su una notizia e sugli eventi sociali che si verificano nella società attuale. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, abbiamo implementato il riconoscimento delle emozioni classificando i tweet come positivi e negativi. Riconoscendo questi tweet positivi e negativi, possiamo identificare le emozioni delle persone e ridurre le affermazioni falsificate. Inizialmente gli autori hanno suddiviso il dataset in un dataset di addestramento e in un dataset di test, dove viene utilizzato per addestrare il modello e, confrontando i dati di addestramento con quelli di test, il modello riconosce le emozioni nei tweet. Utilizzando gli algoritmi SVM e naïve bayes, abbiamo classificato il testo basato su Twitter in diverse emozioni e previsto emoji come amore, paura, rabbia, tristezza e gioia. Sulla base dell'analisi delle prestazioni, abbiamo previsto un risultato ottimale in termini di accuratezza e punteggio F1.
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