Analyse des sentiments des données
Analyse des sentiments des données Twitter à l'aide de N-Gram et KNN
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Un sentiment est connu comme une attitude ou un jugement envers un événement ou une personne particulière. L'exploration d'opinions est connue comme l'extraction de ces sentiments ou opinions à partir de données données. Cette technique aide également à analyser les types de sentiments que les gens éprouvent à l'égard d'objets ou de services spécifiques. La meilleure source disponible pour recueillir les sentiments est Internet. Twitter est connu comme une plateforme de réseautage social à laquelle les utilisateurs accèdent pour publier leurs opinions en ligne. En raison des pro...
Un sentiment est connu comme une attitude ou un jugement envers un événement ou une personne particulière. L'exploration d'opinions est connue comme l'extraction de ces sentiments ou opinions à partir de données données. Cette technique aide également à analyser les types de sentiments que les gens éprouvent à l'égard d'objets ou de services spécifiques. La meilleure source disponible pour recueillir les sentiments est Internet. Twitter est connu comme une plateforme de réseautage social à laquelle les utilisateurs accèdent pour publier leurs opinions en ligne. En raison des propriétés uniques des Tweets, les nouveaux défis se multiplient. Des études d'analyse plus poussées sont nécessaires en cas de sentiments par rapport à d'autres applications du domaine en raison de leur complexité. Cette recherche se concentre sur l'analyse des sentiments des avis sur les produits pour Amazon. La classification ainsi que l'extraction de fonctionnalités sont appliquées de manière à permettre une analyse des sentiments. Le mécanisme WDE-LSTM a été appliqué pour effectuer une analyse des sentiments. De plus, dans cette recherche, le mécanisme KNN-LSTM est appliqué pour apporter certaines améliorations aux résultats. Le simulateur Python est utilisé pour implémenter les techniques existantes et proposées. Environ 94,5 % de précision est obtenue grâce à la mise en uvre de cette méthode améliorée.
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