JÄMFÖRELSE AV ATTITYDANALYS ALGORITMER FÖR SPELOMDÖMEN

Detta är en M1-uppsats från KTH/Hälsoinformatik och logistik; KTH/Hälsoinformatik och logistik

Sammanfattning: Idag finns det stora mängder användar-skapat data i form av texter från spelomdömen till åsikter i mikro-bloggar som Twitter. Att analysera detta data kan vara utav värde för både företag och akademisk forskning men är väldigt omfattande. Med hjälp av attitydanalysen kan detta utföras automatiskt och spara resurser, men vilka algoritmer presterar bäst? Med hjälp av en förstudie och ett par kvantitativa tester kunde dem mest populära tillvägagångsätten inom attitydanalysen genom att analysera spelomdömen från plattformen Steam. I testning har det visat sig att maskininlärningsalgoritmer både presterar bättre och är enklare att komma igång i jämförelse med lexikonbaserade algoritmer som knappast uppnår tröskelvärdet för pålitlighet vid klassifikation av omdömen som positiva eller negativa. Men det är fortfarande viktigt anpassa attitydanalysen för just det specifika problemet eftersom båda dessa har sina brister eftersom båda dessa tillvägagångsätt hade en dålig prestation i förhållande till sarkastiska omdömen.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)