用于商业战略的多域社交媒体文本分析的自动化框架,采用多层感知器与Word2Vec功能和LIME XAIAI功能

科学领域:

• 自然语言处理 (NLP) 是一种自然语言处理.
• 机器学习 机器学习
• 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.

背景情况:

• 情绪分析对于理解文本数据中的意见至关重要,特别是来自社交媒体的意见.
• 传统的机器学习方法在大量数据集和情绪分析效率方面扎.
• 有效的情绪分析为业务战略,营销和产品开发提供信息.

研究的目的:

• 提出一个有效的深度学习模型,MultiSentiNet,用于情绪分析.
• 评估MultiSentiNet的性能与传统和最先进的分类器相比.
• 通过使用各种数据集和可解释性技术来证明MultiSentiNet的实际价值.

主要方法:

• 开发了一个多层感知深度网络,具有文字嵌入功能 (MultiSentiNet).
• 对Twitter数据集的模型进行了评估,并与现有的机器学习和深度学习分类器进行了比较.
• 利用LIME可解释AI (XAI) 技术来实现结果的解释性.

主要成果:

• 与传统和最先进的分类器相比,MultiSentiNet在三个不同的数据集中表现出更高的准确性.
• 该模型在准确性,回忆力,精度和F1分数方面实现了高性能.
• LIME XAI提供了对MultiSentiNet预测的见解,强调了其实际价值.

结论:

• MultiSentiNet是一种有效的深度学习框架,用于情绪分析,性能优于现有的方法.
• 该模型通过准确的情绪分析为战略商业决策提供了显著的实用价值.
• 可解释的人工智能技术可以增强对情绪分析深度学习模型的理解和信任.