PHÂN LOẠI Ý KIẾN TRÊN TWITTER - Ngân, Võ Tuyết; Nghị, Đỗ Thanh (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2015)
Phân loại ý kiến trên Twitter là phân loại cho từng bình luận theo hướng quan điểm tích cực hay tiêu cực dựa trên nội dung bình luận. Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất sử dụng mô hình túi từ và giải thuật máy học Multinomial Naïve Bayes để phân loại ý kiến. Ở bước đầu tiên, từ tập dữ liệu thô là những ý kiến trên Twitter được thu thập theo chủ đề, chúng tôi tiến hành tiền xử lý các kí tự đặc biệt của Twitter, các kí tự trùng lặp gần nhau, từ viết tắt, tiếng lóng, biểu tượng cảm xúc, mạng ngữ nghĩa, biểu diễn văn bản theo mô hình túi từ. Giai đoạn tiền xử lý cho ra tập dữ liệu có số chiều lớn, nhưng trong đó đa số (khoảng 99%) các giá trị bằng 0. Để tiết kiệm bộ nhớ, chiến lược lưu trữ chỉ lưu những giá trị khác 0 (theo định dạng LibSVM). Cách lưu trữ này dẫn đến yêu cầu cài đặt lại giải thuật máy học Multinomial Naïve Bayes để có thể xử lý định dạng mới của tập dữ liệu. Kết quả thực nghiệm trên các tập dữ liệu cho thấy bản cài đặt mới của giải thuật Multinomial Naïve Bayes (MNB) phân lớp hiệu quả, đơn giản và chính xác.