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Le SENTIMENT MINING est le dernier sujet de recherche en date, en particulier avec la croissance explosive du contenu généré par les utilisateurs sur le Web, le monde a changé. Il est possible de publier des critiques de produits sur des sites marchands et d'exprimer des opinions sur presque tout dans des forums Internet, des groupes de discussion et des blogs. Désormais, si l'on veut acheter un produit, il n'est plus nécessaire de demander à ses amis et à sa famille, car il existe une multitude d'avis sur le Web qui donnent l'opinion des utilisateurs actuels du produit. Cependant, trouver des…mehr

Produktbeschreibung
Le SENTIMENT MINING est le dernier sujet de recherche en date, en particulier avec la croissance explosive du contenu généré par les utilisateurs sur le Web, le monde a changé. Il est possible de publier des critiques de produits sur des sites marchands et d'exprimer des opinions sur presque tout dans des forums Internet, des groupes de discussion et des blogs. Désormais, si l'on veut acheter un produit, il n'est plus nécessaire de demander à ses amis et à sa famille, car il existe une multitude d'avis sur le Web qui donnent l'opinion des utilisateurs actuels du produit. Cependant, trouver des sources d'opinion et les surveiller sur le Web peut encore être une tâche redoutable car il existe un grand nombre de sources diverses sur le Web et chaque source contient également un énorme volume d'informations. Un système automatisé d'extraction et de résumé d'opinions est donc nécessaire. L'extraction d'opinions, également connue sous le nom d'analyse de sentiments, est née de ce besoin. De nombreuses approches ont été développées pour l'extraction de sentiments pour les textes anglais, chinois et arabes. Dans mon travail, j'ai proposé une méthode d'extraction de sentiments pour les textes en hindi.
Autorenporträt
Shweta Rana é professora assistente de Matemática na Universidade de Amity, Haryana. Obteve o M.Tech em Informática na Amity University, Noida e o M.Sc. em Matemática na C.C.S. University Meerut, U.P. A sua área de interesse inclui Data Mining, Qualidade do Ar Interior.