Neste livro é proposto um sistema de reconhecimento de emoções que reconhece emoções em tweets. As emoções desempenham um papel vital nas nossas vidas. Como podemos ver, muitas pessoas utilizam as redes sociais e usam a plataforma para muitos fins, algumas delas tweetam de uma forma positiva e outras de uma forma agressiva. As emoções e opiniões de diferentes pessoas podem ser analisadas nos tweets para analisar a opinião pública sobre uma notícia e os acontecimentos sociais que ocorrem na sociedade atual. Utilizando algoritmos de aprendizagem automática, implementámos o reconhecimento de emoções classificando os tweets como positivos e negativos. Ao reconhecer estes tweets positivos e negativos, podemos identificar as emoções das pessoas e reduzir as declarações forjadas. Inicialmente, os autores dividiram o conjunto de dados em conjunto de dados de treino e de teste, que é utilizado para treinar o modelo e, comparando os dados de treino com os dados de teste, o modelo reconhece as emoções nos tweets. Utilizando os algoritmos SVM e naïve bayes, classificamos o texto baseado no twitter em diferentes emoções e prevemos emojis como amor, medo, raiva, tristeza e alegria. Com base na análise de desempenho, previmos um resultado ótimo com precisão e pontuação F1.
Autores populares
Publishing lmgdaw (250) Nathan J. Colebrook (33) Diego Rodrigues (26) Aravind Choudhary (21) Joy Creative Publishing (21) Vários Autores (19) Zane Vertex (18) On Line Editora (16) StudioD21 Smart Tech Content (16) Bruce Password Books (12) Jideon F Marques (12) Thom Haagenrud (12) Leandro Calado (11) Corin Halstead (10) Denvey Easton (10) S.L SAM TECH (10) Tiye Baldwin-Anderson (10) Alvero Velmora (9) Asha Sohal (9) Jean Arouche (9)