Utilizing NLP Sentiment Analysis Approach to Categorize Amazon Reviews against an Extended Testing Set
Notice bibliographique
Résumé
Sentiment analysis, also known as opinion mining, is a pivotal aspect of natural language processing (NLP). This method entails discerning the polarity of textual information and determining whether it conveys positive or negative sentiments. In one of the domains, e-commerce, sentiment analysis assumes paramount significance. It offers businesses a nuanced understanding of their brand and product sentiment as reflected in customer reviews, facilitating market comprehension and strategic decision-making. This study primarily focused on analyzing the Amazon food reviews dataset, augmenting the original dataset with newly generated data, and subsequently conducting data preprocessing tasks, encompassing text cleansing, removing stop words, lemmatization, and stemming. Subsequently, machine learning models were constructed, trained, and evaluated using NLP feature extraction techniques to address the sentiment analysis challenge and investigate the impact of increased data volume on model performance. Among the diverse methodologies employed for extracting features from textual data samples, this research integrated term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), Word to Vector (W2V), and Bag of Words (BoW) techniques in the feature extraction phase. Furthermore, three distinct machine learning models, namely Logistic Regression, Decision Tree, and Random Forest, were designed, implemented, and assessed. The models' performance was scrutinized following hyperparameter optimization to determine the most effective approach. The outcomes revealed that the performance of the models was consistent, yielding accuracy rates ranging from 85% to 89% on the testing dataset. Nevertheless, the Logistic Regression model, employing BoW features, demonstrated superior performance compared to the other models. Following optimization of the logistic regression model, a remarkable accuracy of 89% was attained on the testing dataset by operating the BoW extracted features.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».