Which models are suitable for classifying tweet sentiment based on the provided context?
4 phương ánCó giải thích
Các phương án trả lời
Chọn một phương ánLời giảiChọn phương án để mở
Đáp án đúng: "Naive Bayes and SVM". Phân loại cảm xúc tweet là bài toán phân lớp văn bản có giám sát: mỗi tweet được biểu diễn bằng túi từ hoặc TF-IDF, rồi một bộ phân lớp học cách gán nhãn tích cực hay tiêu cực. Naive Bayes tính xác suất nhãn khi biết các từ theo định lý Bayes với giả định các từ độc lập, huấn luyện nhanh và chạy tốt trên văn bản ngắn nhiều chiều; SVM tìm siêu phẳng có lề lớn nhất giữa hai lớp và xử lý tốt vectơ thưa nhiều chiều như TF-IDF. Cả hai đều là lựa chọn kinh điển cho bài toán này nên phương án gộp cả hai mới đầy đủ. "Naive Bayes" đúng nhưng chưa đủ vì bỏ sót SVM. "SVM" cũng đúng nhưng thiếu Naive Bayes. "None of the above" sai vì cả hai mô hình đều phù hợp với bài toán.
Cùng phần 4
Dictionary-based sentiment analysis is a computational approach relies on a pre-defined list (or dictionary) of sentiment-laden words.Có lời giảiCâu hỏiWhat is the correct order of the following operations when constructing a text classification model?
(1) Text cleaning; (2) Text annotation; (3) Gradient descent; (4) Model tuning; (5) Text to predictors.Có lời giảiCâu hỏiWhich of the following features can be used for accuracy improvement of a classification model?Có lời giảiCâu hỏiCả 15 câu của chủ đề15 câu