the qualitative analysis reveals th

the qualitative analysis reveals that there are correlations
among the themes. For example, “heavy study
load” can cause “lack of social engagement” and “sleep
problems”. Also, “negative emotion” may be associated
with several other themes. The Naıve Bayes classifier is built
on top of the label independence assumption, which is a
simplification of the real world problem. The classifier is
designed to be a multi-label classifier in order to reconcile
this effect. If a tweet expresses correlation between “heavy
study load” and “sleep problems”, then it can be categorized
into both categories. After all, any mathematical and
statistical models are simplification of real world problems
to a certain extent. The comparison experiment with M3L
shows that this advanced model that accounts for label correlation
does not perform as well as the simple Naıve Bayes
model. Future work could specifically address the correlations
among these student problems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์คุณภาพพบว่า มีความสัมพันธ์ระหว่างชุดรูปแบบ ตัวอย่างเช่น "เรียนหนักโหลด"ทำให้"ขาดความผูกพันทางสังคม" และ"ปปัญหา" "ลบออก" อาจเกี่ยวข้องมีหลายชุด สร้าง classifier Naıve Bayesบนสมมติฐานเอกราชที่ป้ายชื่อ ซึ่งเป็นการรวบปัญหาโลก Classifier ที่เป็นออกแบบมาให้ classifier หลายป้ายเพื่อกระทบยอดลักษณะพิเศษนี้ ถ้า tweet แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง "หนักศึกษาโหลด" และ"ปัญหาการนอนหลับ" แล้วจะสามารถแบ่งในทั้งสองประเภท หลังจากที่ทุก คณิตศาสตร์ใด ๆ และแบบจำลองทางสถิติเป็นการรวบปัญหาโลกขอบแบบบางเขต ทดลองเปรียบเทียบกับ M3Lแสดงว่า นี้ขั้นสูงรุ่นที่บัญชีสำหรับป้ายชื่อความสัมพันธ์ไม่ได้ทำและง่าย Naıve Bayesแบบจำลอง ทำงานในอนาคตโดยเฉพาะสามารถความสัมพันธ์ที่ในหมู่นักเรียนปัญหาเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์เชิงคุณภาพพบว่ามีความสัมพันธ์ในหมู่รูปแบบ ยกตัวอย่างเช่น
"การศึกษาหนักโหลด" สามารถก่อให้เกิด "การขาดการมีส่วนร่วมของสังคม" และ
"การนอนหลับปัญหา" นอกจากนี้ "อารมณ์ความรู้สึกเชิงลบ"
อาจจะเกี่ยวข้องกับรูปแบบอื่นๆ อีกหลาย ลักษณนามไร้เดียงสา Bayes ถูกสร้างขึ้นที่ด้านบนของป้ายสมมติฐานอิสระซึ่งเป็นความเรียบง่ายของปัญหาโลกแห่งความจริง ลักษณนามถูกออกแบบมาเพื่อเป็นลักษณนามหลายฉลากเพื่อที่จะกระทบผลกระทบนี้ หากมีการทวีตแสดงความสัมพันธ์ระหว่าง "หนักโหลดการศึกษา" และ "ปัญหาการนอนหลับ" แล้วมันสามารถแบ่งออกเป็นทั้งสองประเภท หลังจากที่ทุก ๆ ทางคณิตศาสตร์และแบบจำลองทางสถิติที่มีความเรียบง่ายของปัญหาโลกแห่งความจริงในระดับหนึ่ง การทดลองเปรียบเทียบกับ M3L แสดงให้เห็นว่าแบบนี้ขั้นสูงที่บัญชีสำหรับความสัมพันธ์ฉลากไม่ได้ดำเนินการเช่นเดียวกับเบส์ไร้เดียงสาที่เรียบง่ายรูปแบบ โดยเฉพาะการทำงานในอนาคตอาจจะอยู่ที่ความสัมพันธ์ของปัญหานักเรียนเหล่านี้