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E3S网页汇编
卷积4772024
智能技术应用研究国际会议 |
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文章号 | 万元85 | |
页数 | 10 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202447700085 | |
在线发布 | 2024年1月16日 |
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477en85(2024)
使用机器学习自动分类铁路投诉
网络通信系SRM科技学院
*对应作者 :nagamalt@srmist.edu.in
人民现在可以向更多人表达思想和思想, 因为Twitter、Instagram和脸书等社交媒体网站受欢迎企业现在使用Twitter回复客户评论、评审和不满数以百万计的人每日分享思想兴趣讨论Twitter上范围广泛的问题情感分析是一种有用的分析数据方法,它涉及识别源文本的情感并分类为正中或负然而,由于数据量大,企业及时处理客户问题或投诉可能具有挑战性。一些问题可能是紧急问题,但由于信息量大而延迟处理系统使用随机森林、支持向量机、后勤回归和奈夫贝叶斯等机器学习算法识别推文系统预处理非结构化数据,执行特征提取、火车、评估并比较多机学习模型以确定最精度最佳分类器,并使用管道向量化判定新推文输入感知
关键字 :机器学习/随机森林分类器/辅助向量机/后勤回归/Naïve贝叶斯分类器/TwitterAPI
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