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Soni和Srivastava [48]发现，评论，备注和消息的稳定流导致社交网络数据库的指数增长。筛选大量数据是必要的，以了解客户如何看待企业的产品。尽管英语仍然是网络评论中最常用的术语，但由于技术和扫盲的发展，印地语语言材料变得越来越普遍。了解人们对项目的感受对于印度语言心理状态分析至关重要，我们重视所有观点。我们使用印地语语言仓库提高了分类精度，以从多种来源进行一般更新。评估了几种机器学习分类方法的准确性，以对文本进行分类，包括天真的贝叶斯，随机森林，带有支持向量机器的机器学习和逻辑回归。Soni VK，Srivastava D.有关监督文本分类算法的完整研究。in：第二届国际高级计算与创新技术会议的论文（ICACITE 2022），于2022年4月28日至29日在印度大诺伊达举行。
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