ランダムフォレストアルゴリズムを用いた感情分析 - オンラインソーシャルメディアに基づく

毎日、フォーラム、ブログ、ソーシャルメディア、レビューサイトからのテキスト形式のデータがインターネットに溢れています。感情分析の助けを借りることで、以前は構造化されていなかったデータをより構造化されたデータに変換し、このデータを重要な情報にすることができます。このデータは、製品、ブランド、地域サービス、サービス、政治、その他のトピックに関する公衆の意見や感情を説明できます。感情分析は、テキスト形式での意見を認識し抽出するシステムを構築する自然言語処理（NLP）の一分野です。最も基本的なレベルでは、目標はテキストや文の集合から感情や「感覚」を得ることです。感情分析の分野、あるいは「意見採掘」とも呼ばれる分野は、後に機械学習の学習プロセスが行われるテキストを取得するために、何らかの形のデータマイニングプロセスを常に含みます。本研究は、ランダムフォレストアルゴリズムアプローチを用いてTwitterからのデータソースをもとに感情分析を行い、本研究で使用するアルゴリズムの評価結果を測定します。本研究の測定精度は約75%です。このモデルは十分に良好です。しかし、さらなる研究では他のアルゴリズムを試すことを提案します。キーワード: 感情分析; ランダムフォレストアルゴリズム; 分類; 機械学習。