Sentiment analysis using machine learning techniques
DOI:
https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2023/1/106-113Ключевые слова:
stochastic gradient descent classifier, Naive Bayes algorithm, sentiment analysis, twitter, natural language processing, text mining, opinion mining, social mediaАннотация
Sentiment analysis is a viral activity in recent years, especially with the spread of social media. It is a way to analyze people’s opinions of the products and services offered by many companies. It is also a way to understand the political, artistic and sports trends of the world. In this paper, we are going to study sentiment analysis and natural language processing. we will create a machine learning model to analyze many Twitter tweets to predict the sentiment of people. AI and machine learning-based sentiment analysis is crucial for companies because it enabled these companies to automatically predict whether their customers are happy or not. This research is important and directly applicable to pretty much any company that has an online presence such as Twitter or Facebook pages. The algorithms could be used to automatically detect and possibly hate or racist tweets as well. Many methods were used to classify the data into positive and negative. This study was applied to a data set taken from Kaggle, where the accuracy of the training data reached 97 % using a stochastic gradient descent Classifier (SGDClassifier).
Библиографические ссылки
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).













