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パンデミックの間に大統領を務める

パンデミックの間に大統領を務める

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Earth and Nature,Education,News,NLP,Data Visualization,Psychology Classification

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    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    コンテキスト ツイッターは現在の反応を測定する良い方法です。そして、疫病の間、封鎖措置はこのプラットフォームで頻繁に取り上げられる話題です。 世界のほぼすべての国がこの戦いで大きな損失を被っている一方で、政治家たちも厳しい批判にさらされています。このデータセットでは、[フォーブス](https://www.forbes.com/sites/forbespr/2020/12/08/angela-merkel-christine-lagarde-and-kamala-harris-top-forbes-100-most-powerful-women-list/?sh=38ad23931a5f)による世界で最も力を持つ女性のリストで首位にランクインしているドイツの首相アンゲラ・メルケルに関するツイッター上のコメントを調査したいと思います。そのため、封鎖措置に関する議論の結果に興味があります。 内容 このデータは2020年12月に作成され、ドイツの首相アンゲラ・メルケルに関する1500個の訓練用ファイルと650個のテスト用ファイルから構成されています。訓練データセット内の各ツイートは、肯定的または否定的としてラベル付けされています。否定的なツイートの背景にある理由は、3つのカテゴリに分類されています。これらは以下の通りです。 - 陰謀論 - 侮辱 - 政治的批判 インスピレーション **おそらく、あなたは以下のことを疑問に思うかもしれません:** - 最も肯定的または否定的なツイートはどの言語で書かれているのか? - 言語に応じて使用される単語の構造はどのようなものか? - 否定的なコメントで強調されているカテゴリは、言語に応じてどのように反映されているのか? このような質問に答える間に、探索的データ分析に適したグラフィカルなオプションを見つけることができます。 そして、嬉しいエンディングとして:テストデータ内でラベル付けされていないツイートに対して機械学習モデルを開発することができます。
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