Combinando naive bayes e análise de adjetivos para detecção de sentimentos no Twitter

O Twitter é uma plataforma emergente para expressar opiniões sobre várias questões. Muitas abordagens, como aprendizado de máquina, recuperação de informações e PNL, foram utilizadas para entender o sentimento dos tweets. Utilizamos resenhas de filmes como nosso conjunto de dados para treinamento e teste, e combinamos o naive bayes e a análise de adjetivos para encontrar a polaridade dos tweets ambíguos. Os resultados experimentais revelam que a precisão geral do processo é aprimorada usando este modelo. Primeiro, aplicamos o naive bayes nos tweets coletados, resultando em um conjunto de tweets verdadeiramente polarizados e falsamente polarizados. O conjunto falsamente polarizado é processado adicionalmente com a análise de adjetivos para determinar a polaridade dos tweets e classificá-los como positivos ou negativos.