获胜者是……：基于 Twitter 的贝叶斯 2016 年美国总统大选预测
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2016-11-03 v1 计算与语言
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摘要
本文描述了一种基于 Twitter 数据的 2016 年美国总统大选的朴素贝叶斯预测模型。我们使用自 2015 年 12 月 16 日至 2016 年 2 月 29 日收集的 33,708 条推文。我们引入了一种更简单的数据预处理方法来标记数据并训练模型。该模型在 10 折交叉验证上达到了 95.8% 的准确率，并预测 Ted Cruz 和 Bernie Sanders 分别为共和党和民主党提名者。其结果与竞争方法中的结果相当。
引用
@article{arxiv.1611.00440,
title = {And the Winner is ...: Bayesian Twitter-based Prediction on 2016 U.S. Presidential Election},
author = {Elvyna Tunggawan and Yustinus Eko Soelistio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.00440},
year = {2016}
}
备注
This is the non-final version of the paper. The final version is published in the IC3INA 2016 Conference (3-5 Oct. 2016, http://situs.opi.lipi.go.id/ic3ina2016/). All citation should be directed to the final version