Phân loại ý kiến công chúng về sự kiện xã hội

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thanh Sang Lê, Tí Hon Nguyễn, Văn Toàn Nguyễn, Thanh Sơn Phạm, Lan Anh Trần, Thanh Điền Trần

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Khoa học (Đại học Cần Thơ) 2021

Mô tả vật lý: 22-29

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 405121

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Dư luận xã hội, đặc biệt là dư luận được thể hiện trên các trang mạng xã hội, là vấn đề đang được quan tâm hiện nay
nó có tác động mạnh mẽ đến đời sống hàng ngày của mọi người, đến hoạt động của các tổ chức, doanh nghiệp và cơ quan nhà nước, chính phủ. Do đó, phân tích dư luận xã hội có ý nghĩa rất quan trọng đối với sự điều chỉnh cách ứng xử của cá nhân và tổ chức. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá dư luận xã hội thông qua phân tích thông tin các bình luận trên các trang mạng xã hội (cụ thể là Facebook) liên quan đến Trường Đại học Cần Thơ
từ đó giúp nhà trường đưa ra các chính sách điều chỉnh cho phù hợp. Để thực hiện điều này, 5.848 dư luận (bình luận) có liên quan đến các hoạt động của nhà trường được thu thập, với sự trợ giúp của những người có chuyên môn phân loại các bình luận thành các ý kiến đồng thuận (cùng chiều) hoặc không đồng thuận (trái chiều). Sau đó, hai mô hình máy học là SVM (Support Vector Machine) và Neural Network được sử dụng để huấn luyện, đánh giá thực nghiệm và so sánh độ chính xác và tin cậy nhằm lựa chọn được mô hình phù hợp cho việc xây dựng công cụ tự phân loại các bình luận trên mạng xã hội. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình máy học Neural Network có kết quả đánh giá khá cao là 85%, và mô hình dựa trên giải thuật SVM đạt 83%., Tóm tắt tiếng anh, Public opinion on social media has been paid much attention in new era of information technology. It has crucial impact on daily life and the operations of organizations. For that reason, analyzing public opinion will help the organizations to appropriately adjust their behavior. The objective of this study is to evaluate public opinion by analyzing comments on social network (Facebook) related to Can Tho University
then to help the university make appropriate adjustment policies. First of all, the public opinions (comments) were collected, divided into identify consensus (same direction) or disagree (opposite) opinions to the university activities. Then, two machine learning models, SVM and Neural Network, were installed for training, running experiments and comparing the results. Experimental results show that the Neural Network machine learning model has a quite high evaluation result of 85%, and the SVM model obtains 83% of accuracy.

Tạo bộ sưu tập với mã QR