使用机器学习和深度学习算法对孟加拉语食品评论进行情感极性分析
计算与语言
2024-05-14 v1 机器学习
摘要
互联网已成为现代人类不可或缺的工具。与所有生物体一样，人类有生存的基本需求。这些包括获得大气氧气、饮用水、防护性住所和食物。世界的不断变化使我们的存在变得不那么复杂。相当一部分人口使用在线食品订购服务将餐食送到住所。尽管有多种订购食物的方法，但顾客有时会对收到的食物感到失望。我们的努力是建立一个能够判断食物质量好坏的模型。我们编译了一个包含来自Food Panda和HungryNaki等主要食品订购平台的超过1484条在线评论的广泛数据集。利用收集到的数据，对各种深度学习和机器学习技术进行了严格评估，以确定预测食物质量的最准确方法。在所有评估的算法中，逻辑回归最为准确，达到了令人印象深刻的90.91%的准确率。该评论提供了宝贵的见解，将指导用户决定是否订购该食品。
引用
@article{arxiv.2405.06667,
title = {Sentiment Polarity Analysis of Bangla Food Reviews Using Machine and Deep Learning Algorithms},
author = {Al Amin and Anik Sarkar and Md Mahamodul Islam and Asif Ahammad Miazee and Md Robiul Islam and Md Mahmudul Hoque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.06667},
year = {2024}
}