ارائه روشی کارا برای تجزیه و تحلیل احساسات توییت براساس ترکیب روش های یادگیری ماشین و شباهت معنایی

با ظهور شبکه های اجتماعی حجم اطلاعات تولید شده رشدی صعودی داشته است. توییتر از جمله شبکه های اجتماعیاست که کاربران آن پیام هایی با طول کمتر از 140 کاراکتر (توییت) ارسال می کنند. تشخیص احساسات کاربران درزمان حال بیشترین کاربرد را در سایت های عرضه انواع کالا (مجازی یا حقیقی) دارد. با این حال مشکل عمده طبقهبندی توییت ها، ابعاد بالای فضای ویژگی است. در حال حاضر روش های بسیاری برای مقابله با انتخاب ویژگی هایتوییت وجود دارد. به منظور بهبود عملکرد طبقه بندی توییت ها، ما یکی دیگر از روش انتخاب ویژگی را ارئه می کنیم.مطالعه ما بر اساس الگوریتم ژنتیک است، ما یک الگوریتم ژنتیک جدید به منظور کاهش ابعاد بالا فضای ویژگی طراحیمیکنیم. پارامترهای الگوریتم ژنتیک جدید بر اساس میزان برازندگی و شباهت ویژگی ها تعیین می شود. نتایج حاصلاز آزمایش ها نشان می دهد که روش پیشنهادی میزان دقت و صحت را در انتخاب مجموعه ویژگی و پیش بینیاحساسات توییت بهبود بخشیده است.

کلیدواژه ها:

طبقه بندی احساسات ، انتخاب ویژگی ، تجزیه و تحلیل احساسات توییت