Most social media analyses such as

Most social media analyses such as sentiment analysis
for microblogs are often built as standalone, endpoint to
endpoint applications. This makes the collaboration among distributed
software and data service providers to create composite
social analytic solutions difficult. This paper first proposes a
system of systems service architecture (SoS-SA) design for social
media analytics that support and facilitate efficient collaboration
among distributed service providers. Then we propose a novel
Twitters sentiment analysis service implemented on top of this
design to illustrate its potentials. Current sentiment classification
applications based on supervised learning methods relies too
heavily on the chosen large training datasets; approaches using
automatically generated training datasets also often result in the
huge imbalance between the subjective classes and the objective
classes in the sentiment of tweets, making it difficult to obtain
good recall performance for the subjective ones. To address
this issue, our proposed solution is based on a semi-supervised
learning method for tweet sentiment classification. Experiments
show that the performance of our method is better than those of
the previous work.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์สื่อสังคมมากที่สุดเช่นการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นสำหรับ microblogs มักจะสร้างเป็นแบบสแตนด์อโลน ปลายทางการใช้งานปลายทาง ให้ความร่วมมือในการกระจายซอฟต์แวร์และข้อมูลบริการผู้ให้บริการเพื่อสร้างคอมโพสิตสังคมที่สำคัญคือการแก้ไขปัญหายาก กระดาษนี้ก่อนเสนอเป็นระบบของการออกแบบสถาปัตยกรรม (SoS-SA) บริการระบบสำหรับสังคมการวิเคราะห์สื่อที่สนับสนุน และอำนวยความสะดวกความร่วมมือที่มีประสิทธิภาพระหว่างผู้ให้บริการกระจาย แล้ว เราเสนอนวนิยายTwitters บริการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นด้านนี้ออกแบบเพื่อแสดงศักยภาพของ การจัดประเภทความเชื่อมั่นปัจจุบันอาศัยโปรแกรมประยุกต์ตามวิธีการเรียนรู้ที่มีมากเกินไปหนักใน datasets ฝึกท่านใหญ่ แจ้งการใช้datasets ฝึกอบรมที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติจะทำการความไม่สมดุลขนาดใหญ่ระหว่างเรียนตามอัตวิสัยและวัตถุประสงค์สอนในความเชื่อมั่นเข้ามา ทำให้ยากที่จะได้รับประสิทธิภาพการเรียกคืนดีสำหรับคนตามอัตวิสัย ที่อยู่ปัญหา โซลูชั่นของเราเสนอตามมีกึ่งเรียนรู้วิธีการจัดการความเชื่อมั่น tweet ทดลองแสดงว่าประสิทธิภาพของวิธีการของเราดีกว่าของงานก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์สื่อสังคมมากที่สุดเช่น
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นสำหรับ Microblogs มักจะสร้างเป็นแบบสแตนด์อโลน (

, โปรแกรมสแกน . นี้จะทำให้ความร่วมมือของซอฟต์แวร์และผู้ให้บริการข้อมูลกระจาย

คอมโพสิตโซลูชั่นการวิเคราะห์เพื่อสร้างสังคมยาก กระดาษนี้ก่อนเสนอ
ระบบสถาปัตยกรรมระบบ ( SOS ซา ) การออกแบบเพื่อสังคม
สื่อที่สนับสนุนและอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ความร่วมมือที่มีประสิทธิภาพระหว่างผู้ให้บริการ
กระจาย งั้นเราขอเสนอนิยาย
การพูดเร็วและเบาการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นบริการดำเนินการด้านบนของการออกแบบนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ
. ปัจจุบันความเชื่อมั่นหมวดหมู่
โปรแกรมประยุกต์บนพื้นฐานของการใช้วิธีการเรียนด้วย
อย่างมากในการเลือกขนาดใหญ่ อบรมข้อมูล แนวทางการใช้
โดยอัตโนมัติสร้างข้อมูลการฝึกอบรมก็มักจะส่งผลในความไม่สมดุลระหว่างชนชั้นใหญ่

เรียนอัตนัยและวัตถุประสงค์ในความเชื่อมั่นของทวิตเตอร์ทำให้ยากที่จะได้รับประสิทธิภาพที่ดี
จำสำหรับคนที่อัตวิสัย ที่อยู่
ฉบับนี้เราเสนอโซลูชั่นที่ใช้ในการสอนการเรียนรู้กึ่ง
การจำแนกความเชื่อมั่นของทวิตเตอร์ การทดลอง
แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของวิธีการของเราดีกว่าพวก
งานก่อนหน้านี้