基于机器学习的以色列政治推文情感分析
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2022-04-14 v1 机器学习
摘要
情感分析是计算机科学领域的重要研究课题。随着信息技术与社交网络的快速发展，在 Twitter 等网络应用或社交媒体平台上产生了大量与评论文本相关的数据。因此，人们积极开始传播一般信息以及与政治观点相关的信息，这成为分析公众反应的一个重要原因。大多数研究者利用社交媒体特征或内容来分析和预测关于政治事件的公众舆论。本研究提出一项利用以色列政治推特数据的分析研究，以解读公众对巴以冲突的态度。使用支持向量分类器（SVC）、决策树（DT）和朴素贝叶斯（NB）等机器学习算法，分析以推文形式呈现的族群与意见领袖的态度。最后，基于不同模型的实验结果进行了对比分析。
引用
@article{arxiv.2204.06515,
title = {Sentiment Analysis of Political Tweets for Israel using Machine Learning},
author = {Amisha Gangwar and Tanvi Mehta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.06515},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 7 figures, ICMLBDA-2022