Extraction de Sentiments dans le big data (Twitter)

Abstract

Parmi les guerres dont le monde a été témoin, il y a la guerre entre la Russie et l’Ukraine, , qui a eu un impact sur les sites de réseaux sociaux (Twitter). Notre objectif est de comprendre les sentiments des gens à propos de la guerre, qu’ils soient positifs, négatifs ou neutres. à l’aide d’algorithmes de classification et de Apprentissage profond avec les meilleurs performances et précision. Nous avons utilisé 120 457 tweets après nettoyage et traitement. Nous avons 800 tweets positifs, 1600 tweets négatifs et le reste est neutre. Les résultats des algorithmes de classification sont très bons et avec la précision requise Among the wars that the world witnessed, the war between Russia and Ukraine, had an impact on social networking sites (Twitter). Our goal is to understand people’s feelings towards war, whether positive, negative or neutral, using classification and deep learning algorithms with the best performance and accuracy.We used 120,457 tweets after cleaning and processing. We have 800 positive tweets, 1,600 negative tweets, and the rest are neutral. The results of the classification algorithms are very good and with the required accuracy.