Un Sistema de Clasificación de Sentimientos en Conjunto de Datos de Twitter para el Análisis de Servicios Aéreos

En la industria de servicios aéreos, es difícil recopilar datos sobre la retroalimentación de los clientes a través de cuestionarios, pero Twitter proporciona una fuente de datos sólida para realizar análisis de sentimientos de los clientes. Sin embargo, se ha investigado poco en el ámbito de la clasificación de sentimientos en Twitter sobre los servicios aéreos. En este artículo, se aplicó una estrategia de clasificación de sentimientos en conjunto basada en el principio de Voto Mayoritario de múltiples métodos de clasificación, incluyendo Naive Bayes, SVM, Redes Bayesianas, Árbol de Decisión C4.5 y algoritmos de Bosque Aleatorio. En nuestros experimentos, se entrenaron y probaron seis enfoques de clasificación individuales, y el enfoque en conjunto propuesto utilizando el mismo conjunto de datos de 12864 tweets, en el que se utilizó una evaluación de 10 particiones para validar los clasificadores. Los resultados muestran que el enfoque en conjunto propuesto supera a estos clasificadores individuales en este conjunto de datos de Twitter sobre servicios aéreos. Según nuestras observaciones, el enfoque en conjunto podría mejorar la precisión general en la clasificación de sentimientos en Twitter para otros servicios también.