Analisi del sentiment dei dati
Analisi del sentimento dei dati di Twitter con N-Gram e KNN
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Un sentimento è noto come un atteggiamento o un giudizio nei confronti di un particolare evento o persona. L'opinion mining è noto come l'estrazione di questi sentimenti o opinioni da determinati dati. Questa tecnica aiuta anche ad analizzare il tipo di sentimenti che le persone nutrono nei confronti di oggetti o servizi specifici. La migliore fonte disponibile per raccogliere i sentimenti è Internet. Twitter è noto come piattaforma di social networking a cui gli utenti accedono per pubblicare le proprie opinioni online. A causa delle proprietà uniche dei Tweet, c'è un aumento di nuove s...
Un sentimento è noto come un atteggiamento o un giudizio nei confronti di un particolare evento o persona. L'opinion mining è noto come l'estrazione di questi sentimenti o opinioni da determinati dati. Questa tecnica aiuta anche ad analizzare il tipo di sentimenti che le persone nutrono nei confronti di oggetti o servizi specifici. La migliore fonte disponibile per raccogliere i sentimenti è Internet. Twitter è noto come piattaforma di social networking a cui gli utenti accedono per pubblicare le proprie opinioni online. A causa delle proprietà uniche dei Tweet, c'è un aumento di nuove sfide. Sono necessari studi di analisi più approfonditi in caso di sentiment rispetto ad altre applicazioni di dominio a causa della loro complessità. Questa ricerca si concentra sull'analisi dei sentimenti delle recensioni dei prodotti per Amazon. La classificazione e l'estrazione delle caratteristiche vengono applicate in modo tale da poter eseguire l'analisi del sentiment. Per eseguire l'analisi del sentiment è stato applicato il meccanismo WDE-LSTM. Oltre a ciò, in questa ricerca, viene applicato il meccanismo KNN-LSTM per apportare alcuni miglioramenti ai risultati. Il simulatore Python viene utilizzato per implementare le tecniche esistenti e proposte. Circa il 94,5% della precisione si ottiene implementando questo metodo migliorato.
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