## Analisis Sentimen pada Twitter menggunakan Word Embedding dengan Pendekatan Word2Vec
Hastari Utama Ahlihi Masruro Teknik Informatika Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia Yogyakarta, Indonesia utama@amikom.ac.id ahlihi.m@amikom.ac.id
Abstract— In this day and age, the use of social media is familiar to some circles. The existence of social media can be analyzed for certain interests. This analysis can also be carried out for the benefit of knowing the opinions or sentiments that contain it. Therefore, a sentiment analysis is needed to get a classification of existing opinions. The use of sentiment analysis cannot be separated from the document or text representation stage.  This  usually  takes  the  form  of  the  bag  of  word  (BOW).  However,  BOW  has  a  weakness,  namely  it produces a lot of features so that the classification accuracy results are less than optimal. Therefore we need the Word Embedding method to represent documents in vector form. The use of this method results in fewer features so that data training time can be shorter. Apart from that, the syntax and semantics of the words that compose the tweet are also considered. So, Word Embedding produces meaningful vectors.
Keywords—Sentiment Analyasis, Word Embedding, Word2Vec

## I. P ENDAHULUAN
Analisis sentimen merupakan salah satu jenis pengolahan kata yang digunakan untuk menganalisis  data  dalam  bentuk  teks  dan  untuk  mengidentifikasi  isi  pendapat  dalam kesatuan teks tersebut [1]. Data teks tersebut paling sering didapatkan dari media sosial. Hal  ini  terjadi  karena  media  sosial  sekarang  banyak  penggunanya.  Data  teks  ini  dapat memuat  berbagai  bidang  seperti  berita,  artikel,  ulasan  film,  tren  perdagangan  dan sebagainya. Sentimen analisis ini digunakan untuk menemukan pendapat yang bermuatan positif, negatif, atau netral. Jadi, jika ada seseorang ingin membeli barang maka dia tidak perlu  banyak  bertanya  kepada  orang  lain.  Cukup  mendapatkan  sejumlah  komentar  dari beberapa  media  sosial.  Kemudian,  komentar  tersebut  dapat  diklasifikasikan  dalam  label positif,  negatif,  atau  netral  menggunakan  analisis  sentimen.  Hasil  akhir  dari  proses analisis  sentimen  ini  akan  memvisualisasikan  hasil  klasifikasi  teks  tersebut.  Hasil visualisasi  ini  dapat  digunakan  orang  yang  akan  membeli  barang  tersebut  untuk menentukan jenis barang mana yang akan dibeli.
Data teks yang didapatkan dari media sosial ini awalnya dalam bentuk teks dan tidak terstruktur.  Analisis  sentimen  ini  memiliki  tugas  utama  untuk  membuat  teks  tersebut menjadi  terstruktur  sehingga  dapat  dilakukan  klasifikasi.  Proses  untuk  membuat  teks menjadi terstruktur perlu dilakukan identifikasi fitur sehingga menghasilkan representasi dokumen  yang  terstruktur.  Metode  untuk  representasi  dokumen  yang  secara  umum digunakan  seperti  Bag  of Word (BOW)  dan  Lexicon  [2].  BOW  sering  digunakan  untuk menghasilkan  fitur-fitur  yang  digunakan  dalam  analisis  sentimen  yang  melibakan machine learning. Representasi model ini akan menghasilkan fitur dalam jumlah banyak untuk  dijadikan  data  latih  yang  akan  menghasilkan  model.  Selanjutnya,  Lexicon merupakan  kumpulan  kata-kata  atau  disebut  juga  kamus.  Analisis  sentimen  berbasis lexicon  ini  hanya  melibatkan  kamus  untuk  menghasilkan  klasfikasi  sentimen  [3]. Representasi  dokumen  atau  teks  ini  merupakan  teknik  indeksing  teks  yang  merupakan bidang  dari  Information  Retrieval.  Representasi  teks  untuk  sentimen  analisis  dengan pendekatan  machine  learning  biasanya  menggunakan  BOW.  Bentuk  representasi  BOW ini  mengubah  teks  mentah  ke  bentuk  BOW  dengan  diawai  dengan  proses  pembersihan dan  homogenisasi  data.  Langkah  selanjutnya  adalah  memberikan  bobot  yang  dapat
dilakukan  dengan  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata  dan  menjumlahkan  dokumen yang memuat kata. Pembobotan ini sering digunakan dalam teknik BOW dan disebut juga dengan  TFIDF.  Hasil  yang  didapatkan  dari  model  BOW  ini  adalah  jumlah  fitur  yang banyak atau dapat dikatakan juga memiliki tingkat dimensi yang tinggi. Selain itu, urutan kata-kata dalam kalimat juga tidak terlalu diperhatikan. Hal ini sangat berpengaruh dalam proses latih data. Jumlah fitur yang banyak akan membutuhkan waktu yang lama dalam proses  latih  data.  Selain  itu,  tiap  fitur  yang  dihasilkan  juga  memiliki  nilai  kualitas informasi yang berbeda-beda. Kualitas informasi yang kurang dapat menurunkan kualitas model dan mengurasi juga akurasi klasifikasi sentimen (Stein, Jaques, & Valiati, 2019). Hal-hal  tersebut  merupakan  kendala  yang  dihadapi  saat  representasi  dokumen  BOW digunakan untuk mendapatkan model dalam proses latih data.
Pada  penelitian  ini  berusaha  untuk  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  hasil  analisis sentimen  dengan  mengkombinasikan  teknik  representasi  dokumen  dan  pemilihan  fitur. Hal  yang  dilakukan  untuk  mengurangi  jumlah  fitur  dan  memperhatikan  urutan  kata adalah  dengan  menentukan  teknik  untuk  membentuk  representasi  dokumen.  Teknik representasi  dokumen  yang  digunakan  adalah  menggunakan  Word  Embedding.  Teknik ini  menggunaan  pendekatan  Deep  Learning  untuk  membangun  vektor  yang merepresentasikan  teks  dan  dokumen.  Word  Embeeding  ini  terbukti  efektif  dalam membangun  representasi  dokumen  [4].  Hasil  yang  didapatkan  Word  Embeeding  yang berupa vektor ini juga memiliki beberapa fitur.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Terdapat  penelitian  mengenai  klasifikasi  berita.  Penelitian  ini  menggunakan  clasifier Bayesian  Network.  Bayesian  Network  yang  merupakan  salah  satu  metode  penalaran ketidakpastian  yang  menggunakan  grafik  asiklik  probabilistik  dan  terarah  untuk memodelkan  dependensi  bersyarat  antar  variabel.  Namun,  data  tekstual  biasanya  berisi sejumlah  besar  variabel  dan  itu  bisa  menjadi  masalah  bagi  Bayesian  Network  karena sejumlah besar variabel menghasilkan kompleksitas tinggi, terutama kompleksitas waktu, dalam  mempelajari  Bayesian  Network  baik  struktur  dan  parameter  [5].  Selain  itu, sejumlah  besar  variabel  dapat  menurunkan  akurasi  karena  beberapa  variabel  mungkin tidak  relevan.  Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  Mutual  Information  sebagai metode pemilihan fitur teks untuk menyediakan fitur yang relevan untuk pengklasifikasi Bayesian  Network.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  Mutual  information  sebagai pemilih  fitur  dapat  meningkatkan  kinerja  klasifikasi  Bayesian  Network.  Tingkat klasifikasi  tertinggi  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  Informasi  Mutual  adalah 75,34%, sedangkan tingkat klasifikasi tanpa Informasi Mutual adalah 45,95%, keduanya dalam skor rata-rata mikro.
Pemilihan  fitur  menggunakan  Mutual  Information  juga  dapat  diimplementasikan untuk  membangun  ektraksi  fitur  secara  otomatis.  Penelitaian  ini  menggunakan  abstrak dan  kata  kunci  dalam  bidang  literatur  penerbangan  digunakan  sebagai  corpus  [6]. Pertama, menganalisis karakteristik pembentukan kata dari istilah domain dalam corpus, karakteristik  ini  digunakan  untuk  membangun  model  kombinasi  bagian-of-speech  yang disesuaikan  dengan  domain  tertentu.  Dan  kemudian,  jarak  antara  dua  token  kata  yang berdekatan  dalam  istilah  kandidat  dihitung  dengan  informasi  timbal  balik,  dan menetapkan  ambang  untuk  mengubah  ekstraksi  istilah  menjadi  masalah  klasifikasi apakah  istilah  kandidat  spesifik  untuk  domain.  Akhirnya,  hasil  percobaan  menunjukkan bahwa  metode  ini  dapat  diterapkan  secara  efektif  dalam  ekstraksi  otomatis  istilah tersebut.
Mutual  Information  juga  dapat  digunakan  dalam  mengurangi  efek  artifak. Pengurangan  efek  artefak  telah  menjadi  standar  tak  terpisahkan  dalam  rekonstruksi gambar  untuk  produksi  perangkat  multimedia.  Sejak  penggunaan  awal  pengurangan artefak  dalam  rekonstruksi  gambar,  banyak  upaya  telah  dilakukan  untuk  lebih
meningkatkan  kinerjanya, sambil  mengurangi  manfaat  yang  dibutuhkan [7].  Sayangnya, upaya  pembangunan  tersebut  telah  menunjukkan  hasil  yang  semakin  menurun  dalam beberapa  tahun  terakhir  dan  peningkatan  signifikan  lebih  lanjut  tidak  dapat  diharapkan. Ini  mendorong  banyak  peneliti  untuk  mencari  proses  alternatif  untuk  mengembalikan pengurangan  artefak.  Kami  mengeksplorasi  penggunaan  informasi  timbal  balik  dengan ukuran  kemungkinan  log  yang  diharapkan  untuk  pengembalian  gambar.  Hasil  kami menunjukkan  bahwa  langkah-langkah  yang  diusulkan  adalah  cara  yang  baik  untuk rekonstruksi gambar yang menghasilkan kinerja yang sangat baik. Selain itu, penggunaan kemungkinan  log  yang  diharapkan  pada  proses  pengkodean  gambar  menghasilkan efisiensi  yang  lebih  tinggi.  Adaptasi  yang  baik  terhadap  kemungkinan  log  yang diharapkan  memberikan  efisiensi  yang  lebih  unggul  daripada  yang  dilakukan  dengan metode konvensional.
Selain  pemilihan  fitur  yang  berpengaruh  pada  akurasi  klasifikasi  teks,  representasi teks  juga  ikut  bagian  dalam  mempengaruhi  akurasi  tersebut.  Umpan  tweet  yang  tidak terstruktur  menjadi  sumber  informasi  real-time  untuk  berbagai  acara.  Namun, mengekstraksi  informasi  yang  dapat  ditindaklanjuti  secara  real-time  dari  data  teks  yang tidak terstruktur ini adalah tugas yang menantang. Oleh karena itu, peneliti menggunakan pendekatan embedding kata untuk mengklasifikasikan data teks yang tidak terstruktur [8]. Penelitian  ini  menetapkan  konteks  wabah  Ebola  2014  dan  2016  Zika  dan  menyelidiki akurasi  vektor  kata  khusus  domain  untuk  mengidentifikasi  tweet  yang  dapat ditindaklanjuti  terkait  krisis.  Temuan  kami  menunjukkan  bahwa  korpora  input  spesifik domain  yang  relatif  lebih  kecil  dari  corpus  Twitter  lebih  baik  dalam  mengekstraksi hubungan semantik yang bermakna daripada Word2Vec pra-terlatih generik (dibuat dari Google  News)  atau  GloVe  (dari  grup  NLP  Stanford).  Namun,  korporat  tweet  kualitas khusus  domain  selama  tahap  awal  wabah  biasanya  kurang,  dan  mengidentifikasi  tweet yang  dapat  ditindaklanjuti  selama  tahap  awal  sangat  penting  untuk  membendung penyebaran penyebaran wabah. Untuk mengatasi tantangan ini, kami mempertimbangkan abstrak  ilmiah,  terkait  dengan  virus  Ebola  dan  Zika,  dari  PubMed  dan  menyelidiki efisiensi pemanfaatan sumber daya lintas-domain untuk pembuatan vektor kata. Temuan kami  menunjukkan  bahwa  relevansi  abstrak  PubMed  untuk  tujuan  pelatihan  ketika  data Twitter (sebagai input corpus) akan sedikit selama tahap awal wabah. Dengan demikian, pendekatan  ini  dapat  diimplementasikan  untuk  menangani  wabah  di  masa  depan  secara real time. Kami juga mengeksplorasi akurasi vektor kata kami untuk berbagai arsitektur model  dan  pengaturan  hyper-meter.  Kami  mengamati  bahwa  akurasi  Lewati-gram  lebih baik dari CBOW, dan dimensi yang lebih tinggi menghasilkan akurasi yang lebih baik.
Word  embedding  juga  dapat  dikombinasikan  dengan  ontologi  berbasis  topik  pada media  sosial.  Media  sosial  memainkan  peran  penting  dalam  menyediakan  pendekatan baru  untuk  mengumpulkan  informasi  mengenai  layanan  mobilitas  dan  transportasi  [9]. Untuk  mempelajari  informasi  ini,  analisis  sentimen  dapat  membuat  pengamatan  yang layak  untuk  mendukung  sistem  transportasi  cerdas  dalam  memeriksa  kontrol  lalu  lintas dan  sistem  manajemen.  Namun,  analisis  sentimen  menghadapi  tantangan  teknis: mengekstraksi  informasi  yang  bermakna  dari  platform  jejaring  sosial,  dan  transformasi data yang diekstraksi menjadi informasi yang berharga. Selain itu, pemodelan topik yang akurat  dan  representasi  dokumen  adalah  tugas  menantang  lainnya  dalam  analisis sentimen.  Kami  mengusulkan  ontologi  dan  alokasi  dirichlet  laten  (OLDA)  berbasis pemodelan topik dan pendekatan kata embedding untuk klasifikasi sentimen. Sistem yang diusulkan  mengambil  konten  transportasi  dari  jejaring  sosial,  menghapus  konten  yang tidak relevan untuk mengekstraksi informasi yang bermakna, dan menghasilkan topik dan fitur  dari  data  yang  diekstraksi  menggunakan  OLDA.  Ini  juga  mewakili  dokumen menggunakan  teknik  embedding  kata,  dan  kemudian  menggunakan  pendekatan berbasis leksikon  untuk  meningkatkan  akurasi  model  embedding  kata.  Ontologi  yang  diusulkan dan model cerdas dikembangkan masing-masing menggunakan Web Ontology Language dan  Java.  Klasifikasi  pembelajaran  mesin  digunakan  untuk  mengevaluasi  sistem
penyisipan  kata  yang  diusulkan.  Metode  ini  mencapai  akurasi  93%,  yang  menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan efektif untuk klasifikasi sentimen.
Penelitian  yang  dilakukan  ini  menggunakan  dataset  dari  twitter  dengan  beberapa tambahan  meta  data  yang  disediakan  kaggle.  Pada  penelitian  ini  juga  menggunakan kombinasi  atau  hibrida  dari  pemilihan  fitur  menggunakan  mutual  information  dan representasi teks menggunakan word embedding. Hal ini dilakukan dengan tujuan utama untuk  mengurangi  dimensi  dari  bentuk  representasi  teks  yang  dihasilkan.  Efek  yang diharapkan  dengan  adanya  hibrida  ini  agar  kecepatan  latih  data  dan  akurasinya meningkat. Penelitian ini didasarkan pada roadmap atau peta jalan yang ditunjukkan pada Gambar  1.  Awal  memulai  meneliti  diinisialisasikan  dengan  topik  information  retrieval. Selanjutnya,  capaian  yang  ditargetkan  pada  tahun  2020  adalah  mengenai  hibrida  word embedding dimana didalamnya di kombinasikan dengan metode lain untuk menghasilkan representasi teks yang optimal.
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  eksperiman  dimana  dibutuhkan  parameter  untuk dilakukan  uji  coba.  Penelitian  eksperiman  ini  berusaha  untuk  menyediakan  data  sampel dan parameter yang didefinisikan. Data tersebut disediakan baik dengan metode observasi atau  dokumentasi.  Tujuan  utama  dari  jenis  penilitian  ini  adalah  menguji  dampak  dari objek yang diobservasi serta mengontrol faktor lain yang mempengaruhi hasil [10]. Jadi, hasil  penelitian  ini  perlu  dilakukan  uji  coba  untuk  mengukur  sejauh  mana  tujuan penelitian tercapai berdasarkan penentuan parameter di awal.
Alur  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Penelitian  ini  diawl  dengan  studi literatur  yang  berusaha  mencari  referensi  atau  bahan-bahan  literatur  seperti  buku, makalah,  atau  artikel  ilmiah  dengan  tema  fitur  selection  dan  word  embedding.  Bahan literatur  yang  telah  terkumpul  akan  dipilih  untuk  mencari  celah  pada  penelitian  ini. Akhirnya, tema yang dipilih dalam penelitian ini lebih mengarah ke kombinasi pemilihan fitur  dan  representasi  teks  menggunakan  word  embedding.  Hal  ini  berusaha  untuk meninggkatkan akurasi yang secara umum menggunakan bentuk Bag of Word. Selain itu, juga  berusaha  untuk  menurunkan  waktu  proses  saat  latih  data  menggunakan  pemilihan fitur.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Fase  kedua  dalam  pelaksanaan  penelitian ini  adalah pengumpulan  data. Teknik  yang digunakan  dalam  pengumpulan  data  adalah  observasi  dan  dokumentasi.  Pengumpulan data  secara  observasi  berusaha  mengamati  contoh  dari  analisis  sentimen  yang  telah berjalan  baik  secara  online  atau  online.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  tipe  fitur yang  diperlukan  saat  merancang  analisis  sentimen.  Selanjutnya,  teknik  dokumentaasi dilakukan  dengan  mendapatkan  dataset  pada  situs  kaggle.com.  Dataset  yang  diambil
merupakan  data  tweet  dari  twitter  yang  disimpan  pada  kaggle.  Dataset  yang  didapatkan ini awalnya telah dilabeli sehingga penelitian ini lebih fokus ke represetasi teks.
Fase  analisis  data  merupakan  fase  yang  bertujuan  untuk  memilih  dan  menentukan data-data  mana  yang  akan  digunakan  pada  dataset  twitter  yang  didapatkan  pada kaggle. Dataset  yang  didapatkan  memiliki  atribut  yang  berbeda-beda.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  analisis  untuk  menentukan  atribut  yang  cocok  untuk  digunakan  dalam  proses latih data. Selain itu, atribut ini juga dihitung korelasi dengan atribut lain menggunakan metode  Mutual  Information  untuk  menghaslkan  nilai  informasi.  Banyaknya  baris  data yang ada pada dataset ini juga perlu dilakukan pengurangan supaya tidak terlalu banyak baris data yang diproses.
Gambar 2. Alur Proses Analisis Sentimen

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  memuat  hasil  penelitian  dan  pembahasana  terkait  hasil penelitian  tersebut.  Setiap gambar  tabel  yang  ditampilkan  harus  disertai  penjelasan  agar pembaca  bisa  memahami  isi  dari  gambar  maupun  tabel  tersebut.  Penjelasan  terkait  data yang  disajikan  harus  disampaikan  pada  bagian  ini  dengan  tujuan  untuk  memperjelas kegunaan data pada penelitian.
Penelitian ini menggunakan dataset mengenai Tweet penerbangan di Amerika Serikat yang  terjadi  pada  Februari  2015.  Dataset  ini  bersifat  publik  yang  diambil  dari  situs kaggle.com dengan alamat lengkap:
https://www.kaggle.com/crowdflower/twitter-airline-sentiment Dataset yang diambil memiliki kolom data sebanyak 15 dan baris data sebanyak 14.640. Dataset  ini  menjalani  pemrosesan  teks  yang  terdiri  dari  tokenizing,  stopword  removal, stemming,  dan  labeling.  Saat  menjalani  proses  ekstraksi  fitur  ini  menggunakan  bentuk Bag  Of  Word (BOW)  menghasilkan  fitur  atau  kolom  data  latih  sebanyak  10.029  kolom data.  Selanjutnya  bentuk  BOW  ini  dilakukan  pembobotan  dengan  TF-IDF  dan  hasilnya dijadikan data latih.
Di  lain  sisi,  dataset  tersebut  juga  dilakukan  ekstrasi  fitur  dengan  pendekatan  Word Embedding. Pada langkah ini ditentukan fitur yang dibentuk sebesar 300 fitur atau kolom data. Setelah proses ekstraksi fitur ini selesai maka  menghasilkan vocabulary (kosakata)
sebesar  10.077  kata.  Bentuk  ini  juga  dijadikan  data  latih  untuk  dibandingkan  dengan bentuk BOW.
Selanjutnya,  data  latih  bentuk  BOW  dan  vektor  hasil  Word  Embedding  dilakukan pelatihan data. Pelatihan data ini melibatkan pengklasifikasi Naïve Bayes, Decision Tree, Logistic Regression, dan SVM Linear. Data hasil pengujian dari data masing-masing data latih yang terbentuk ditunjukkan Tabel 1.
Tabel 1.
Uji Akurasi Penerapan Word Embedding dengan beberapa Pengklasifikasi No. Classifier Recall Precision F1-Score Akurasi (%) Waktu (S) 1. Naïve Bayes 0.53273 0.57882 0.54795 65.497 4.91652 2. Logistic Regression 0.64358 0.69787 0.66260 75.251 77.87752 3. Decision Tree 0.48618 0.48336 0.47959 59.067 141.99152 4. SVM Linear - 0.64013 - 75.203 -

## IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Pada  penelitian  ini,  fitur  yang  terbentuk  dari  bentuk  BOW  lebih  banyak  daripada menggunakan  Word  Embedding.  Hal  ini  akan  berpengaruh  pada  waktu  pelatihan  data. Selain itu juga akan berpengaruh pada akurasiya juga. Kemudian, data latih dalam bentuk vektor  yang  merupakan  hasil  dari  word  Embedding  diuji  dengan  menggunakan  metode Cross Validation dengan fold sebanya 5 dan Classifier Naïve Bayes, Logistic Regression, Decision  Tree,  dan  SVM  Linear.  Hal  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  pada penggunaan  Logistic  Regression  dengan  waktu  pelatihan  data  tercebat  menggunakan Naïve Bayes.

## R EFERENCES
[1] S.  Vanaja,  “Aspect-Level  Sentiment  Analysis  on  E-Commerce  Data,”  2018  Int. Conf. Inven. Res. Comput. Appl., no. Icirca, pp. 1275–1279, 2018.
[2] A.  Yousefpour,  R.  Ibrahim,  and  H.  N.  A.  Hamed,  “Ordinal-based  and  frequency- based integration of feature selection methods for sentiment analysis,” Expert Syst. Appl., vol. 75, pp. 80–93, 2017.
[3] W.  Medhat,  A.  Hassan,  and  H.  Korashy,  “Sentiment  analysis  algorithms  and applications: A survey,” Ain Shams Eng. J., vol. 5, pp. 1093–1113, 2014.
[4] R.  A.  Stein,  P.  A.  Jaques,  and  J.  F.  Valiati,  “An  Analysis  of  Hierarchical  Text Classification  Using  Word  Embeddings,”  Inf.  Sci.  (Ny).,  vol.  471,  pp.  216–232, 2019.
[5] F. S. Nurfikri, M. S. Mubarok, and A. Adiwijaya, “News topic classification using mutual  information  and  Bayesian  network,”  in  6th  International  Conference  on Information and Communication Technology, 2018, vol. 0, no. c, pp. 162–166.
[6] M. J. Tian, R. Y. Cui, and Z. H. Huang, “Automatic Extraction Method for Specific Domain Terms Based on Structural Features and Mutual Information,” Proc. - 2018 5th Int. Conf. Inf. Sci. Control Eng. ICISCE 2018, pp. 147–150, 2019.
[7] M.  Te  Wu,  “Artifact  reduction  based  on  mutual  information  measures,”  in  12th International  Conference  on  Natural  Computation,  Fuzzy  Systems  and  Knowledge Discovery, 2016, pp. 1868–1871.
[8] A.  Khatua,  A.  Khatua,  and  E.  Cambria,  “A  Tale  of  Two  Epidemics:  Contextual Word2Vec  for  Classifying  Twitter  Streams  During  Outbreaks,”  Inf.  Process. Manag., vol. 56, no. 1, pp. 247–257, 2019.
[9] F.  Ali  et  al.,  “Transportation  sentiment  analysis  using  word  embedding  and ontology-based topic modeling,” Knowledge-Based Syst., vol. 174, pp. 27–42, 2019.
[10] J.  W.  Creswell,  Research  design :  Qualitative,  Quantitative,  and  Mixed  Methods Approaches, 4th ed., vol. 112, no. 483. Los Angeles, USA: Sage, 2014.