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E3S网页汇编
卷积4482023
8号线程能源、环境、流行病学和信息系统国际会议 |
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文章号 | 02004 | |
页数 | 10 | |
段内 | 信息系统 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202344802004 | |
在线发布 | 2023年11月17日 |
ime-bort基础模型对学生评审的情感分析
一号信息系统博士课程,Diponegoro大学研究生院,Semarang,50275印尼
一号信息学工程学院Muria Kudus库尔都斯大学,59332印尼
2数学系Diponegoro大学数学系Semarang,50275印尼
3信息学系Diponegoro大学数学系Semarang,50275印尼
*对应作者 :ahmadjazuli@students.undip.ac.id
本研究旨在加深对印尼私立大学学习过程在线学生评审的了解并比较数法效果:NiveBayes、K-NN、Dision树和Indo-Bert传统情感分析方法只能分析句子整体化,促使研究开发基于情感分析法,其中包括方位提取和情感分类ABSA方面检测和情感分类前后不一解决之道,我们建议BERT方法使用预培训Indo-Bert模型,目前印度尼西亚语言最佳NLP模型这项研究还微调超参数优化结果数据集由10,000名学生评分组成,取自在线问答表实验结果显示侧提取模型精度为0.890,F1-Score为0.897,情感分类模型精度为0.879,F1-Score为0.882分析结果显示拟方法有效识别学生评审方面和情感并比较四种算法
关键字 :澳洲/奈夫贝叶斯/K-NN/决策树/印地牙
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