Análisis de sentimiento de los datos
Análisis del sentimiento de los datos de Twitter mediante N-Gram y KNN
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Un sentimiento se conoce como una actitud o juicio hacia cualquier evento o persona en particular. La minería de opiniones se conoce como la extracción de estos sentimientos u opiniones a partir de datos determinados. Esta técnica también ayuda a analizar los tipos de sentimientos que las personas tienen hacia objetos o servicios específicos. La mejor fuente disponible para recopilar los sentimientos es Internet. Twitter es conocida como una plataforma de redes sociales a la que acceden los usuarios para publicar sus opiniones en línea. Debido a las propiedades únicas de los Tweets, hay...
Un sentimiento se conoce como una actitud o juicio hacia cualquier evento o persona en particular. La minería de opiniones se conoce como la extracción de estos sentimientos u opiniones a partir de datos determinados. Esta técnica también ayuda a analizar los tipos de sentimientos que las personas tienen hacia objetos o servicios específicos. La mejor fuente disponible para recopilar los sentimientos es Internet. Twitter es conocida como una plataforma de redes sociales a la que acceden los usuarios para publicar sus opiniones en línea. Debido a las propiedades únicas de los Tweets, hay un aumento de nuevos desafíos. Se necesitan estudios de análisis más exhaustivos en el caso de los sentimientos en comparación con otras aplicaciones de dominio debido a su complejidad. Esta investigación se centra en analizar los sentimientos de las reseñas de productos para Amazon. Se aplica la clasificación y la extracción de características de manera que se pueda realizar el análisis de sentimientos. Se ha aplicado el mecanismo WDE-LSTM para realizar análisis de sentimiento. Además de esto, en esta investigación se aplica el mecanismo KNN-LSTM para lograr ciertas mejoras en los resultados. El simulador de Python se utiliza para implementar las técnicas existentes y propuestas. Alrededor del 94,5% de precisión se logra implementando este método mejorado.
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