面向环境工程的海上风能意见挖掘
机器学习
2024-09-30 v1 人工智能
计算与语言
摘要
在本文中，我们对社交媒体数据进行情感分析，以研究公众对海上风能的意见。我们采用了三种机器学习模型，即 TextBlob、VADER 和 SentiWordNet，因为每种模型提供的功能不同。TextBlob 提供主观性分析和极性分类。VADER 提供累积情感得分。SentiWordNet 结合上下文考虑情感并据此进行分类。利用自然语言处理（NLP）技术从社交媒体的文本数据中提取含义。适当地部署数据可视化工具以展示总体结果。这项工作与公民科学和智慧治理高度一致，通过引入公众意见来指导决策支持。它体现了机器学习和 NLP 在此的作用。
引用
@article{arxiv.2409.14292,
title = {Opinion Mining on Offshore Wind Energy for Environmental Engineering},
author = {Isabele Bittencourt and Aparna S. Varde and Pankaj Lal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.14292},
year = {2024}
}