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卷积3592022
7号线程能源、环境、流行病学和信息系统国际会议 |
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文章号 | 05001 | |
页数 | 12 | |
段内 | 信息系统管理环境 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202235905001 | |
在线发布 | 2022年10月31日 |
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35905001 (2022年)
自动标签使用K-Nearest邻里法提高频度分析
一号信息系统研究生院Semarang大学50275印度尼西亚
2数学系Sendergoro大学数学系Semarang,50275印尼
3信息学系Sendergoro大学数学系Semarang,50275印尼
a)ahmadjazuli@students.undip.ac.id
b)widowati@lecturer.undip.ac.id
C)retno@live.undip.ac.id
社会媒体平台生成许多观点、情感和观点情感分析应用于各种机构,如大学、工商和政治家评价过程需要定量和定性数据研究人员只注重量化数据而忽略定性数据学生以评审形式提供评价过程是非结构化定性数据,因此无法使用传统方法非结构化数据需要分析并贴标签大量数据标签过程是浪费时间和钱财数据标签需要高精度避免错误数据标签精确度用于分类、培训和测试数据过程本研究旨在使用K-Nearest邻里算法实现数据标签自动化标签过程可提高感知分析的精度分类法结果可分类Twitter用户响应并供大学使用,作为评价和评估高等教育服务的材料使用混淆矩阵结果为1.409数据获取精确率79.43%,值k=15
关键字 :自动标签/情感分析/学习过程/K-Nearest邻里
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