Leveraging Big Data Analytics and Machine Learning Techniques for Sentiment Analysis of Amazon Product Reviews in Business Insights
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Satisfactory consumer feedback results from sentiment research which enables product quality enhancement. The research examines Amazon product review data through machine learning methods for sentiment analysis to extract important insights that improve customer experience. Materials and Methods: A Gradient Boost Classifier stands at the core of the proposed method which conducts sentiment analysis operations. The preliminary data treatment includes punctuation removal and stop word filtering followed by text tokenization. Feature extraction is performed using the Bag of Words (BoW) technique. The data is split into training and testing sets, and the models are evaluated using F1-score, recall, accuracy, and precision. Comparative analysis is conducted with Logistic Regression (LR), Naïve Bayes (NB), and Recursive Neural Network for Multiple Sentences (RNNMS). Findings: Among the tested models, the Gradient Boost Classifier consistently outperforms others, achieving a robust performance of 82% across all evaluation metrics. This highlights its superior classification capability in sentiment analysis tasks. Unique Contributions to Theory, Practice and Policy: While Gradient Boosting demonstrates high accuracy, future research could explore more advanced models and techniques, such as transformer-based architectures, to enhance sentiment classification across diverse product categories and address more nuanced sentiment patterns
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».