Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
 Görüntüleme 15
DETECTING CORONAVIRUS DISEASE OF ARABIC TWEETS USING SENTIMENT ANALYSIS
2022
Dergi:  
Journal of Engineering and Technology
Yazar:  
Özet:

Abstract In order to detect COVID-19 from Arabic tweets, we used five machine learning algorithms which are Support Vector Machine, Decision Tree, Multinomial Naive Bayes, Random Forest, and Voting Classifier. We have collected and analysed COVID-19 tweets written in the Arabic language. We used the Hold Out method with different test sizes to split the dataset into training and testing datasets. The obtained results show that the Voting Classifier is the best classifier with a 94.25% accuracy in the test size of 0.5 for the detection of COVID-19 from Arabic tweets.

Anahtar Kelimeler:

0
2022
Yazar:  
Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Journal of Engineering and Technology

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 295
Atıf : 81
Journal of Engineering and Technology