Abstract-Text corpus är viktigt för bedömning av språkfunktioner och variationsanalys. Maskininlärning tekniker identifierar språktermer, funktioner, textstrukturer och känslor från språkliga corpus. Sindhi språk är ett av de äldsta språken i världen med rätt manus och fullständig grammatik. Sindhi är fortfarande mindre resurser språk beräkningsmässigt även i denna digitala era. Med tanke på detta problem med Sindhi språk, är Sindhi NLP verktygskit utvecklat för att lösa Sindhi NLP och beräkningslingvistik problem. Därför kan detta forskningsarbete vara ett tillägg till NLP. Denna forskningsstudie har utvecklat en egen Sindhi sentimentalt strukturerad och analyserad corpus på grundval av ackumulerade resultat av Sindhi sentimental analysverktyg. Korpus normaliseras och analyseras för språkfunktioner och variationsanalys med hjälp av DTM- och TF-IDF-tekniker. DTM- och TF-IDF-analys utförs med ngrammodellen. Den övervakade maskininlärning modellen är formulerad med hjälp av SVMs och K-NN tekniker för att utföra analys på Sindhi känsla analys corpus dataset. Precision, recall och f-score visar bättre prestanda av maskininlärning teknik än andra tekniker. Korsvalideringstekniker används med 10 veck för att validera och utvärdera data som slumpmässigt för övervakad maskininlärning analys. Forskningsstudier öppnar dörrar för lingvister, dataanalytiker och beslutsfattare att arbeta mer för känslosammanfattning och visuell spårning.
Den övervakade maskininlärning modellen användes främst för Sindhi text Sentiment analys Ref.
Sentiment Summerization and Analysis of Sindhi Text
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}