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Análise do sentimento dos tweets sobre a Covid-19 utilizando um algoritmo de aprendizagem automática

Análise do sentimento dos tweets sobre a Covid-19 utilizando um algoritmo de aprendizagem automática

Dip, Ahmed Rasidun Bari
Sadik, MD Shihab
Rozario, Omi Evance

Paperback

General Mathematics

ISBN10: 6208580145
ISBN13: 9786208580148
Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento
Published: Jan 23 2025
Pages: 52
Weight: 0.18
Height: 0.12 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Portuguese
Tema principal: Este artigo demonstra que, entre um grande número de modelos de previsão, o Modelo Profeta do Facebook teve a maior precisão quando se tratou de antecipar circunstâncias de pandemia.Análise de resultados: Apresentaram o desempenho dos modelos nos conjuntos de teste utilizando os modelos de regressão e séries temporais, bem como a análise utilizando o Facebook Prophet. Podem calcular a raiz do erro quadrático médio (RMSE) para cada modelo utilizando estes resultados. A comparação dos modelos com base nas suas pontuações RMSE é apresentada na Tabela I. A Tabela I indica que, ao prever as instâncias confirmadas, o FPM tem o erro médio mais baixo. O segundo lugar vai para o modelo ARIMA, seguido dos modelos AR e MA. No entanto, como o ARIMA incorpora os modelos MA e AR, estes não são tidos em conta.O modelo HWA, que vem a seguir a estes dois, tem a pontuação mais baixa, seguido pelo PR. A Tabela I mostra que os resultados são quase idênticos aos resultados dos casos confirmados da tabela, com o FPM no topo, seguido pelo ARIMA, HWA e PR, por esta ordem. Como resultado, chegam à conclusão que os melhores modelos para antecipar a situação da pandemia são os seguintes: Facebook.

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