Abstract-Sociala medier och mikrobloggande webbplatser har blivit populära plattformar där vem som helst kan uttrycka sina tankar om vissa nyheter, evenemang eller produkter etc. Problemet med att analysera denna massiva mängd användargenererade data är ett av de heta ämnena idag. Termen känsloanalys omfattar klassificeringen av en viss text som positiv, negativ eller neutral, kallas polaritetsdetektering. Support Vector Machine (SVM) är en av de allmänt använda maskininlärning algoritmer för känsloanalys. I denna forskning, har vi föreslagit en Sentiment Analysis Framework och genom att använda denna ram, analyserade prestanda SVM för textpolaritet detektion. Vi har använt tre dataset för experiment, två från twitter och en från IMDB recensioner. För prestandautvärdering av SVM har vi använt tre olika proportioner av träningsdata och testdata, 70:30, 50:50 och 30:70. Prestanda mäts i form av precision, återkallande och f-mätning för varje datauppsättning.
I REF har författarna analyserat prestandan hos Support Vector Machine för polaritetsdetektering av textdata.
Analyzing the Performance of SVM for Polarity Detection with Different Datasets
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}