Nowadays, developing and testing di

Nowadays, developing and testing different models for a natural language processing problem is
an interesting and challenging task. However, due to the nature of the problem, the accuracy of
sentiment analysis on single sentence like movie reviews never reaches above 80% for the past
7 years [1]. Looking at last years project on twitter [2], their accuracy was 59.32% to 63.71%,
depending on different models. In our project, we achieved near 20% more than their result, which
is a significant improvement.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัจจุบัน การพัฒนา และทดสอบแบบจำลองที่แตกต่างกันสำหรับปัญหาในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นงานน่าสนใจ และท้าทาย อย่างไรก็ตาม เนื่องจากลักษณะของปัญหา ความถูกต้องของวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในประโยคเดียวเช่นภาพยนตร์ความคิดเห็นไม่เคยกล่าวถึง 80% สำหรับผ่านมา7 ปี [1] มองในที่สุด โครงการปีบนทวิตเตอร์ [2], แก้ไขความถูกต้องของ 59.32-63.71%ขึ้นอยู่กับรุ่นที่แตกต่าง ในโครงการของเรา เราทำได้ใกล้ 20% มากกว่าผลของพวกเขา ซึ่งมีการปรับปรุงที่สำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัจจุบันการพัฒนาและการทดสอบรูปแบบที่แตกต่างกันสำหรับปัญหาการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็น
งานที่น่าสนใจและท้าทาย แต่เนื่องจากลักษณะของปัญหาความถูกต้องของการ
วิเคราะห์ความเชื่อมั่นในประโยคเดียวเหมือนบทวิจารณ์ภาพยนตร์ดังกล่าวข้างต้นไม่ถึง 80% สำหรับที่ผ่านมา
7 ปี [1] มองไปที่โครงการปีที่ผ่านมาใน [2] Twitter, ความถูกต้องของพวกเขาคือ 59.32% เป็น 63.71%
ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบที่แตกต่างกัน ในโครงการของเราเราประสบความสำเร็จอยู่ใกล้มากกว่า 20% ผลของพวกเขาซึ่ง
คือการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัจจุบัน การพัฒนาและทดสอบโมเดลที่แตกต่างกันสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ปัญหาคือที่น่าสนใจและท้าทาย งาน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากลักษณะของปัญหา ความถูกต้องของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในคำพูดที่ชอบวิจารณ์หนังไม่เคยขึ้นไปถึง 80% สำหรับอดีต7 ปี [ 1 ] มองโครงการปีล่าสุดบน Twitter [ 2 ] , ความถูกต้องของตนเอง 59.32 X.XX% % ,ขึ้นอยู่กับรุ่นที่แตกต่างกัน ในโครงการของเราเราได้ใกล้ 20% มากกว่าผลของพวกเขา ซึ่งคือการปรับปรุงที่สำคัญ