随着YouTube频道的增长，每个视频都可以收集从观众提供直接反馈的巨大评论。这些评论是了解观众期望和改善渠道参与的主要手段。但是，评论仅代表了关于频道和内容的用户意见的一般集合。许多评论构造不当，微不足道，拼写不当和语法错误。因此，确定最有利息的评论是一个繁琐的工作。在本文中，我们根据情绪和句子类型提取并将原始评论分类为不同类别，这将帮助您能够帮助您查找相关评论以越来越多的信息。现有的研究在文本语料库上的相同句子类型（例如，问题类型）中的情感分析（正面和负数）或分类的分类集中在一起。这些对非传统文本语料库有限，如Youtube评论。我们使用众所周知的统计测量和机器学习模型来解决YouTube评论的文本提取和分类的这一挑战。我们使用交叉验证和$ F_1 $分数评估统计测量和机器学习模型的每个组合。结果表明，我们在分类任务中融入了传统方法的方法，验证其在辅助内容创作者中的潜力会增加他们的渠道的观看者参与。
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社交媒体平台上的滥用内容的增长增加对在线用户的负面影响。对女同性恋，同性恋者，跨性别或双性恋者的恐惧，不喜欢，不适或不疑虑被定义为同性恋/转铁症。同性恋/翻译语音是一种令人反感的语言，可以总结为针对LGBT +人的仇恨语音，近年来越来越受到兴趣。在线同性恋恐惧症/ Transphobobia是一个严重的社会问题，可以使网上平台与LGBT +人有毒和不受欢迎，同时还试图消除平等，多样性和包容性。我们为在线同性恋和转鸟以及专家标记的数据集提供了新的分类分类，这将允许自动识别出具有同种异体/传递内容的数据集。我们受过教育的注释器并以综合的注释规则向他们提供，因为这是一个敏感的问题，我们以前发现未受训练的众包注释者因文化和其他偏见而诊断倡导性的群体。数据集包含15,141个注释的多语言评论。本文介绍了构建数据集，数据的定性分析和注册间协议的过程。此外，我们为数据集创建基线模型。据我们所知，我们的数据集是第一个已创建的数据集。警告：本文含有明确的同性恋，转基因症，刻板印象的明确陈述，这可能对某些读者令人痛苦。
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在当今的世界中，每个人都以某种方式表现出来，而该项目的重点是人们使用Twitter的数据（一个微博平台）的数据，人们对英国和印度的电价上涨的看法，人们在该平台上发布了消息，人们发布了消息，称为Tweets。因为许多人的收入不好，他们必须缴纳如此多的税款和账单，因此如今，维持房屋已成为有争议的问题。尽管政府提供了补贴计划来补偿人们的电费，但不受人们的欢迎。在这个项目中，目的是对Twitter上表达的人们的表达和观点进行情感分析。为了掌握电价的意见，有必要对能源市场的政府和消费者进行情感分析。此外，这些媒体上存在的文本本质上是非结构化的，因此要处理它们，我们首先需要预处理数据。有很多功能提取技术，例如单词袋，tf-idf（术语频率为单位的文档频率），单词嵌入，基于NLP的功能，例如Word Count。在该项目中，我们分析了特征TF-IDF单词级别对情感分析数据集的影响。我们发现，通过使用TF-IDF单词级别的性能分析的表现比使用N-Gram功能高3-4。使用四种分类算法进行分析，包括幼稚的贝叶斯，决策树，随机森林和逻辑回归，并考虑F评分，准确性，精度和召回性能参数。
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在线评论在电子商务中发挥重要作用进行决策。大部分人口做出了哪些地方，餐厅访问，以根据各自的平台发布的评论来购买的地方，从哪里购买。欺诈性审查或意见垃圾邮件被分类为一个不诚实或欺骗性的审查。产品或餐厅的肯定审查有助于吸引客户，从而导致销售额增加，而负面评论可能会妨碍餐厅或产品销售的进展，从而导致令人害羞的声誉和损失。欺诈性评论是故意发布的各种在线审查平台，以欺骗客户购买，访问或分散产品或餐厅的注意力。它们也被编写或诋毁产品的辩护。该工作旨在检测和分类审查作为欺骗性或真实性。它涉及使用各种深入学习技术来分类审查和概述涉及基于人的双向LSTM的提出的方法，以解决与基线机器学习技术的评论和比较研究中的语义信息有关的问题，以进行审查分类。
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作为世界上口语最广泛的语言之一，孟加拉国的使用在社交媒体世界中也在增加。讽刺是一种积极的陈述或言论，其基本的负面动机在当今的社交媒体平台中广泛使用。在过去的许多年中，英语的讽刺检测有了显着改善，但是有关孟加拉讽刺检测的情况仍然没有改变。结果，仍然很难识别孟加拉国中的讽刺，缺乏高质量的数据是主要因素。本文提出了Banglasarc，该数据集是专门为孟加拉文本数据讽刺检测的数据集。该数据集包含5112条评论/状态和从各种在线社交平台（例如Facebook，YouTube）以及一些在线博客中收集的内容。由于孟加拉语中分类评论的数据收集数量有限，因此该数据集将有助于确定讽刺的研究，认识到人们的情绪，检测到各种类型的孟加拉语表达式和其他领域。该数据集可在https://www.kaggle.com/datasets/sakibapon/banglasarc上公开获得。
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软件开发互动期间的有毒对话可能会对免费开源软件（FOSS）开发项目产生严重影响。例如，有毒对话的受害者可能会害怕表达自己，因此会丧失自己的动力，并最终可能离开该项目。自动过滤有毒的对话可能有助于福斯社区保持其成员之间的健康互动。但是，现成的毒性探测器在软件工程（SE）数据集上的表现较差，例如从代码审查评论中策划的一个。为了遇到这一挑战，我们提出了毒性，这是一种基于学习的基于学习的毒性识别工具，用于代码审查互动。有毒物质包括选择一种监督学习算法之一，选择文本矢量化技术，八个预处理步骤以及一个大规模标记的数据集，其中包括19,571个代码评论评论。在这八个预处理步骤中，有两个是特定于SE域。通过对预处理步骤和矢量化技术的各种组合的模型进行严格的评估，我们已经确定了数据集的最佳组合，可提高95.8％的精度和88.9％的F1得分。毒性明显优于我们数据集中的现有毒性探测器。我们已发布了数据集，预处理的模型，评估结果和源代码，网址为：https：//github.com/wsu-seal/toxicr
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讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反，通常是为了侮辱，刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂，因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年，但最近已经取得了一些重大进步，包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器，并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中，我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集，方法，趋势，问题，挑战和任务，这些数据集，趋势，问题，挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集，讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析，这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。
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There is a vast amount of data generated every second due to the rapidly growing technology in the current world. This area of research attempts to determine the feelings or opinions of people on social media posts. The dataset we used was a multi-source dataset from the comment section of various social networking sites like Twitter, Reddit, etc. Natural Language Processing Techniques were employed to perform sentiment analysis on the obtained dataset. In this paper, we provide a comparative analysis using techniques of lexicon-based, machine learning and deep learning approaches. The Machine Learning algorithm used in this work is Naive Bayes, the Lexicon-based approach used in this work is TextBlob, and the deep-learning algorithm used in this work is LSTM.
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发现别人认为是我们信息收集策略的关键方面。现在，人们可以积极利用信息技术来寻找和理解他人的想法，这要归功于越来越多的意见资源（例如在线评论网站和个人博客）的越来越多。由于其在理解人们的意见方面的关键功能，因此情感分析（SA）是一项至关重要的任务。另一方面，现有的研究主要集中在英语上，只有少量研究专门研究低资源语言。对于情感分析，这项工作根据用户评估提供了一个新的多级乌尔都语数据集。高音扬声器网站用于获取乌尔都语数据集。我们提出的数据集包括10,000项评论，这些评论已被人类专家精心归类为两类：正面，负面。这项研究的主要目的是构建一个手动注释的数据集进行乌尔都语情绪分析，并确定基线结果。采用了五种不同的词典和规则的算法，包括NaiveBayes，Stanza，TextBlob，Vader和Flair，实验结果表明，其精度为70％的天赋优于其他经过测试的算法。
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Content ratings can enable audiences to determine the suitability of various media products. With the recent advent of fan fiction, the critical issue of fan fiction content ratings has emerged. Whether fan fiction content ratings are done voluntarily or required by regulation, there is the need to automate the content rating classification. The problem is to take fan fiction text and determine the appropriate content rating. Methods for other domains, such as online books, have been attempted though none have been applied to fan fiction. We propose natural language processing techniques, including traditional and deep learning methods, to automatically determine the content rating. We show that these methods produce poor accuracy results for multi-classification. We then demonstrate that treating the problem as a binary classification problem produces better accuracy. Finally, we believe and provide some evidence that the current approach of self-annotating has led to incorrect labels limiting classification results.
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社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。
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评论是源代码的重要组成部分，是文档的主要来源。这引起了人们对使用大量注释的兴趣训练或评估消耗或生产它们的工具，例如生成甲骨文，甚至是从注释中生成代码，或自动生成代码摘要。这项工作大部分对评论的结构和质量做出了强烈的假设，例如假设它们主要由适当的英语句子组成。但是，我们对这些用例的现有评论的实际质量知之甚少。评论通常包含在其他类型的文本中看不到的独特结构和元素，并且从中过滤或提取信息需要额外的谨慎。本文探讨了来自GitHub的840个最受欢迎的开源项目和Srilab数据集的8422个项目的Python评论的内容和质量，并且Na \“ Ive vs.深入过滤的影响都可以使用现有注释来用于使用现有注释。培训和评估产生评论的系统。
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错误报告是软件开发中的常见文物。它们作为用户与开发人员通信有关使用发布版本的软件程序时遇到的问题的主频道。然而，在对问题的描述中，用户可以故意或不揭示漏洞。在典型的维护方案中，在准备纠正补丁时，开发团队优先考虑此类安全相关错误报告。然而，当安全相关性没有立即表达（例如，通过标签）或通过TRIAJIG团队迅速识别时，开放的安全相关错误报告可能成为攻击者可以利用以执行零日攻击的敏感信息的关键泄漏。为了支持Trizing Bug报告中的从业者，研究社区提出了检测安全相关错误报告的许多方法。近年来，报告了基于机器学习的这方面的方法，具有很有希望的表现。我们的工作侧重于这些方法，并重新审视其积木，为目前的成就提供全面的观点。为此，我们建立了一个大型实验数据集，并在特征集和学习算法中进行了广泛的实验。最终，我们的研究突出了不同的方法配置，从而产生最好的执行分类器。
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我们使用不同的语言支持特征预处理方法研究特征密度（FD）的有效性，以估计数据集复杂性，这又用于比较估计任何训练之前机器学习（ML）分类器的潜在性能。我们假设估计数据集复杂性允许减少所需实验迭代的数量。这样我们可以优化ML模型的资源密集型培训，这是由于可用数据集大小的增加以及基于深神经网络（DNN）的模型的不断增加的普及而成为一个严重问题。由于训练大规模ML模型引起的令人惊叹的二氧化碳排放量，不断增加对更强大的计算资源需求的问题也在影响环境。该研究是在多个数据集中进行的，包括流行的数据集，例如用于培训典型情感分析模型的Yelp业务审查数据集，以及最近的数据集尝试解决网络欺凌问题，这是一个严重的社会问题，也是一个严重的社会问题一个更复杂的问题，形成了语言代表的观点。我们使用收集多种语言的网络欺凌数据集，即英语，日语和波兰语。数据集的语言复杂性的差异允许我们另外讨论语言备份的单词预处理的功效。
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已经开发了许多方法，以通过消除社交媒体平台的庸俗，令人反感和激烈的评论来监测现代岁月中的消极性传播。然而，存在相对较少的研究，这些研究会收敛于拥抱积极性，加强在线论坛中的支持性和放心内容。因此，我们建议创建英国kannada希望语音数据集，Kanhope并比较几个实验来基准数据集。 DataSet由6,176个用户生成的评论组成，代码混合kannada从YouTube刮擦并手动注释为轴承希望语音或不希望的演讲。此外，我们介绍了DC-BERT4HOPE，一种使用Kanhope的英语翻译进行额外培训的双通道模型，以促进希望语音检测。该方法实现了0.756的加权F1分数，更好的其他模型。从此，卡霍普旨在促进坎卡达的研究，同时促进研究人员，以鼓励，积极和支持的在线内容中务实的方法。
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Sentiment analysis or opinion mining help to illustrate the phrase NLP (Natural Language Processing). Sentiment analysis has been the most significant topic in recent years. The goal of this study is to solve the sentiment polarity classification challenges in sentiment analysis. A broad technique for categorizing sentiment opposition is presented, along with comprehensive process explanations. With the results of the analysis, both sentence-level classification and review-level categorization are conducted. Finally, we discuss our plans for future sentiment analysis research.
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基于方面的情感分析非常重要和应用，因为它能够识别文本中讨论的所有方面。但是，基于方面的情感分析将是最有效的，除了确定文本中讨论的所有方面外，它还可以识别其极性。大多数以前的方法都使用管道方法，即，它们首先识别各个方面，然后识别极性。此类方法不适合实际应用，因为它们可以导致模型错误。因此，在这项研究中，我们提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的多任务学习模型，该模型可以同时检测方面类别并检测方面类别的极性。单独创建模型可能不会提供最佳的预测，并导致诸如偏见和高方差之类的错误。为了减少这些错误并提高模型预测的效率，将几种称为合奏学习的模型组合在一起可以提供更好的结果。因此，本文的主要目的是创建一个基于多任务深度卷积神经网络合奏的模型，以增强波斯评论中的情感分析。我们使用电影域中的波斯语数据集评估了提出的方法。 jacquard索引和锤损失措施用于评估开发模型的性能。结果表明，这种新方法提高了波斯语中情感分析模型的效率。
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社交媒体的自杀意图检测是一种不断发展的研究，挑战了巨大的挑战。许多有自杀倾向的人通过社交媒体平台分享他们的思想和意见。作为许多研究的一部分，观察到社交媒体的公开职位包含有价值的标准，以有效地检测有自杀思想的个人。防止自杀的最困难的部分是检测和理解可能导致自杀的复杂风险因素和警告标志。这可以通过自动识别用户行为的突然变化来实现。自然语言处理技术可用于收集社交媒体交互的行为和文本特征，这些功能可以传递给特殊设计的框架，以检测人类交互中的异常，这是自杀意图指标。我们可以使用深度学习和/或基于机器学习的分类方法来实现快速检测自杀式思想。出于这种目的，我们可以采用LSTM和CNN模型的组合来检测来自用户的帖子的这种情绪。为了提高准确性，一些方法可以使用更多数据进行培训，使用注意模型提高现有模型等的效率。本文提出了一种LSTM-Incription-CNN组合模型，用于分析社交媒体提交，以检测任何潜在的自杀意图。在评估期间，所提出的模型的准确性为90.3％，F1分数为92.6％，其大于基线模型。
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满意度测量，在今天的每个部门都出现，是许多公司的一个非常重要的因素。在本研究中，旨在通过使用yemek Sepeti的数据和该数据的变化来达到各种机器学习算法的最高精度率。每种算法的精度值都与所使用的各种自然语言处理方法一起计算。在计算这些精度值时，尝试优化使用的算法的参数。在本研究中培训的模型可以在未标记的数据上使用，并且可以在衡量客户满意度时给公司一个想法。观察到施加的3种不同的自然语言处理方法导致大部分开发模型中的大约5％的精度增加。
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社交媒体使用量增加到今天的数字世界中的历史新高。大多数人口使用社交媒体工具（如Twitter，Facebook，YouTube等）与社区分享他们的思想和经验。分析共同公众的情绪和意见对政府和商界人士来说非常重要。这是在大选时间进行各种民意调查中的大量媒体机构激活的原因。在本文中，我们曾在2019年Lok Sabha选举期间分析了印度人民的情绪，使用该持续时间的推特数据。我们建立了一个自动推文分析仪，使用传输学习技术来处理这个问题的无监督性质。我们在我们的机器学习模型中使用了线性支持向量分类方法，此外，术语频率逆文档频率（TF-IDF）方法用于处理推文的文本数据。此外，我们提高了模型的能力，以解决一些用户发布的讽刺推文，其中一些用户尚未被该领域的研究人员考虑。
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