This paper explores opinion mining

This paper explores opinion mining using supervised learning algorithms to find the polarity of the student feedback based on pre-defined features of teaching and learning.
The study conducted involves the application of a combination of machine learning and natural language processing techniques on student feedback data gathered from module evaluation survey results of Middle East College, Oman. In addition to providing a
step by step explanation of the process of implementation of opinion mining from student comments using the open source data analytics tool Rapid Miner, this paper also presents a comparative performance study of the algorithms like SVM, Naïve Bayes, K Nearest Neighbor and Neural Network classifier.The data set extracted from the survey is subjected to data preprocessing which is then used to train the algorithms for
binomial classification. The trained models are also capable of predicting the polarity of the student comments based on extracted features like examination, teaching etc. The results are compared to find the better performance with respect to various evaluation criteria for the different algorithms.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้สำรวจเห็นเหมืองแร่โดยใช้อัลกอริทึมการค้นหาขั้วความคิดเห็นนักเรียนตามคุณลักษณะที่กำหนดไว้ล่วงหน้าการเรียน การสอนการเรียนรู้ดูแลการศึกษาที่ดำเนินการเกี่ยวข้องกับการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาตินักเรียนข้อเสนอแนะข้อมูลที่รวบรวมจากผลการสำรวจประเมินผลโมดูลของวิทยาลัยตะวันออกกลาง ประเทศโอมาน นอกจากการให้การขั้นตอนโดยขั้นตอนคำอธิบายของกระบวนการของการดำเนินงานของเหมืองแร่ความเห็นจากความเห็นของนักเรียนโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลมาเปิดเครื่องมือขุดแร่อย่างรวดเร็ว กระดาษนี้ยังนำเสนอการศึกษาเปรียบเทียบประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึม SVM ไร้เดียงสา Bayes เพื่อน บ้านที่ใกล้ที่สุด K และ ข่ายประสาทลักษณนามเช่น ชุดข้อมูลที่แยกจากการสำรวจจะต้องทำการประมวลผลเบื้องต้นแล้วซึ่งจะใช้การฝึกขั้นตอนวิธีสำหรับข้อมูลการจัดประเภททวินาม รูปแบบการฝึกอบรมแบบสามารถทำนายขั้วความคิดเห็นของนักเรียนที่อิงสิ่งสกัดตรวจสอบ การเรียนการสอนเป็นต้น มีการเปรียบเทียบผลการหาประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเกี่ยวกับเกณฑ์การประเมินต่าง ๆ สำหรับอัลกอริทึมต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะสำรวจเหมืองแร่ความเห็นโดยใช้กลไกการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเพื่อหาขั้วของความคิดเห็นของนักเรียนขึ้นอยู่กับคุณสมบัติที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของการเรียนการสอนและการเรียนรู้.
การศึกษาดำเนินการเกี่ยวข้องกับการใช้การรวมกันของการเรียนรู้เครื่องและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติในข้อมูลความคิดเห็นของนักเรียนที่รวบรวม จากผลการสำรวจการประเมินผลโมดูลของตะวันออกกลางวิทยาลัยโอมาน นอกจากจะให้
ขั้นตอนตามคำอธิบายขั้นตอนของกระบวนการของการดำเนินการทำเหมืองแร่ที่มีความคิดเห็นจากนักเรียนแสดงความคิดเห็นโดยใช้โอเพนซอร์สการวิเคราะห์ข้อมูลเครื่องมืออย่างรวดเร็ว Miner, กระดาษนี้นำเสนอการศึกษาผลการดำเนินงานเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีการเช่น SVM ไร้เดียงสา Bayes, K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด และโครงข่ายประสาทเทียม classifier.The ชุดข้อมูลที่สกัดได้จากการสำรวจอยู่ภายใต้การประมวลผลเบื้องต้นข้อมูลที่นำมาใช้ในการฝึกอบรมขั้นตอนวิธีการสำหรับ
การจัดหมวดหมู่ทวินาม รุ่นที่ผ่านการฝึกอบรมยังมีความสามารถในการคาดการณ์ขั้วของความคิดเห็นของนักเรียนขึ้นอยู่กับคุณสมบัติสกัดเช่นการตรวจสอบการเรียนการสอน ฯลฯ ผลที่ได้เมื่อเทียบกับการหาประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการเกณฑ์การประเมินที่หลากหลายสำหรับขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้สำรวจความเห็นการเหมืองแร่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้หาขั้วของนักศึกษาความคิดเห็นจากที่กำหนดไว้ล่วงหน้าคุณสมบัติของการสอนและการเรียนรู้การศึกษาวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการรวมกันของการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติข้อมูลความคิดเห็นของนักเรียนที่ได้จากโมดูลการสำรวจผลการประเมินวิทยาลัยตะวันออกกลางโอมาน นอกจากการให้ขั้นตอนโดยอธิบายขั้นตอนของกระบวนการของการทำเหมืองจากความคิดเห็นความคิดเห็นของนักเรียนใช้เปิดแหล่งข้อมูล Analytics เครื่องมือขุดแร่อย่างรวดเร็ว กระดาษนี้นำเสนอการศึกษาเปรียบเทียบสมรรถนะของอัลกอริทึมแบบ SVM นาไตได้ Bayes เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K และโครงข่ายประสาทเทียมลักษณนาม ชุดข้อมูลที่สกัดจากการสำรวจต้องมีการเตรียมข้อมูล ซึ่งใช้อัลกอริทึมสำหรับรถไฟการจำแนกแบบ . รูปแบบการฝึกอบรมยังสามารถทำนายขั้วของนักเรียน ความคิดเห็นตามสกัดคุณสมบัติเช่นการสอบสอน ฯลฯ ผลเปรียบเทียบหาประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเกี่ยวกับเกณฑ์การประเมินต่างๆ สำหรับวิธีการที่แตกต่างกัน