Ανάλυση συναισθήματος στο Twitter με χαρακτηριστικά διανυσμάτων λέξεων - Χαραλάμπους, Χαράλαμπος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών, 2017)
Η μηχανική μάθηση είναι υποπεδίο της επιστήμης των υπολογιστών που αναπτύχθηκε από τη μελέτη της αναγνώρισης προτύπων και της υπολογιστικής θεωρίας μάθησης στην τεχνητή νοημοσύνη. Το 1959, ο Arthur Samuel ορίζει τη μηχανική μάθηση ως "Πεδίο μελέτης που δίνει στους υπολογιστές την ικανότητα να μαθαίνουν, χωρίς να έχουν ρητά προγραμματιστεί". Η μηχανική μάθηση διερευνά τη μελέτη και την κατασκευή αλγορίθμων που μπορούν να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις σχετικά με αυτά. Τέτοιοι αλγόριθμοι λειτουργούν κατασκευάζοντας μοντέλα από πειραματικά δεδομένα, προκειμένου να κάνουν προβλέψεις βασιζόμενες στα δεδομένα ή να εξάγουν αποφάσεις που εκφράζονται ως το αποτέλεσμα. Το ζητούμενο στην παρούσα εργασία είναι να καταλάβουμε αν ένα tweet είναι θετικό, αρνητικό ή ουδέτερο ως προς το θέμα στο οποίο αναφέρεται. Χρησιμοποιήθηκε Μηχανική Μάθηση και συγκεκριμένα αλγόριθμοι ταξινόμησης (επιβλεπόμενη μάθηση) αναπαριστώντας τις λέξεις με διανύσματα. Για την υλοποίηση χρησιμοποιήθηκαν δεδομένα από διαφορετικές πηγές για να μελετήσουμε διαφορετικές μεθόδους ταξινόμησης. Τα δεδομένα μας αποτελούνται από tweets τα οποία έχουν επισημανθεί ώς θετικά, αρνητικά η ουδέτερα από τους διοργανωτές του ετήσιου διαγωνισμού SemEval, καθώς και δεδομένα που αποκτήσαμε από μία ψηφιακή βιβλιοθήκη που ονομάζεται Internet Archive (https://archive.org/) η οποία παρέχει έναν μεγάλο όγκο δεδομένων από το twitter που εκτείνονται χρονολογικά από το 2013 μέχρι το 2016. Για τη συγκεκριμένη εργασία, και λόγω των περιορισμών σε πόρους που επιβάλει ένας προσωπικός υπολογιστής, από την συλλογή του Internet Archive κρατήσαμε 50 εκατ. μοναδικά tweets. Να σημειώσουμε εδώ ότι η βιβλιοθήκη αυτή από tweets φτάνει περίπου στα 250 εκ. μοναδικά μηνύματα.