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Visual and Auditory Representation of Sentiment Classified Data Using SVM
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- 간행물
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- 통권
- Vol.9 No.4 (2016.04)바로가기
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- 페이지
- pp.289-300
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A272733
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- In the past few years, microblogging websites have evolved to become a source of varied kind of information. Twitter is a popular microblogging website where users create short status messages called ‘tweets’. In this paper, we present a state-of-the art model trained using a support vector machine with Bag-Of-Words and TF-IDF features for each tweet. The proposed model provides a visual and an auditory representation of the sentiments that the tweets have been classified into. The results show a state-of-the art performance achieved by the model with a F1 measure of 77.47 and an accuracy of 77.93% which is better than the existing models.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Survey
3. Visual and Auditory Representation-Methodology
4. Experiment and Results
5. Conclusion
References
키워드
Sentiment analysis Tweets SVM TF-IDF Bag-Of-Words Classification Supervised Learning저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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