Ce livre propose un syst me de reconnaissance des motions dans les tweets. Les motions jouent un r le essentiel dans nos vies. Comme nous pouvons le constater, de nombreuses personnes utilisent les m dias sociaux et se servent de la plateforme de nombreuses fins, certains tweetant de mani re positive et d'autres de mani re n gative. Les motions et les opinions de diff rentes personnes peuvent tre analys es sur les tweets afin d'analyser l'opinion publique sur une nouvelle et les v nements sociaux qui se d roulent dans la soci t actuelle. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, nous avons mis en oeuvre la reconnaissance des motions en classant les tweets comme positifs et n gatifs. En reconnaissant ces tweets positifs et n gatifs, nous pouvons identifier les motions des personnes et r duire ainsi les fausses d clarations. Au d part, les auteurs ont divis l'ensemble de donn es en un ensemble de donn es de formation et un ensemble de donn es de test, qui sont utilis s pour former le mod le. En comparant les donn es de formation avec les donn es de test, le mod le reconna t les motions dans les tweets. En utilisant les algorithmes SVM et na f bayes, nous classons le texte bas sur twitter en diff rentes motions et pr disons des emojis comme l'amour, la peur, la col re, la tristesse, la joie. Sur la base de l'analyse des performances, nous avons pr dit un r sultat optimal en termes de pr cision et de score F1.
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