KNN 및 SVM을 이용한 트위터 데이터 감정 분석

수백만 사용자가 매일 다양한 주제에 대한 의견을 마이크로블로깅을 통해 공유합니다. 트위터는 사용자에게 140자 제한이 있는 매우 인기 있는 마이크로블로깅 사이트입니다. 이러한 제한은 사용자가 간결하면서도 표현력을 갖추도록 만듭니다. 이러한 이유로 트위터는 감정 분석과 신념 데이터 수집의 풍부한 자료가 됩니다. 이 논문의 목적은 알려지지 않은 트윗의 감정을 정확하고 자동으로 분류할 수 있는 기능성 분류기를 개발하는 것입니다. 본 연구에서는 감정 레이블을 정확하게 분류하기 위한 기술을 제안합니다. 두 가지 방법을 소개합니다: 첫 번째 방법은 k-최근접 이웃(KNN)에 기반한 감정 분류 알고리즘(SCA)이며, 두 번째 방법은 서포트 벡터 머신(SVM)에 기반합니다. 우리는 또한 실제 트윗을 기반으로 이러한 방법들의 성능을 평가합니다.