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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 | 02044 | |
页数 | 10 | |
段内 | 信息系统 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202344802044 | |
在线发布 | 2023年11月17日 |
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4480244 (2023)
机器学习方法客户情感分析
一号印度尼西亚Semarang Diponegoro大学信息系统系博士
2物理系Diponegoro大学理工学院,印度尼西亚Semarang
3信息学系Diponegoro大学科学和数学系
*对应作者 :eka.pujo@hangtuah.ac.id
客户通常提供在线和物理服务,使用评分和评审然而,审查量可能会快速增长。机器学习识别这类数据的力量令人吃惊多算法可用于情感分析作业,将航空情感推文归为正中或负类,本研究比较机器学习NiveBayes(NB)、后勤回归(LR)、决策树(DT)、支持向量机(SVM)、Adeopst、极端梯级推送机(XGB)、轻渐推送机(LGBM)和随机Forest使用TFID模型将航空情感数据划分为正中或负类实验分两个阶段活动:SMOTE分类算法和sansSMOTE分类算法使用RF模型,SMOTE最大性能精度为97.56%没有SMOTE,92.21%值RF提供最大性能精度研究结果显示SMOTE高采样可提高情感分析精度
关键字 :航空公司审查/情感分析/机器学习/SMOTE/分层k
必威西汉姆赞助2023年EDP科学出版
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