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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 25 - 33 (9page)
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The customer's sentiment analysis can fully grasp the customer's consumption trends and the popularity of the product. This article takes the restaurant's online reviews as an example and uses machine learning algorithms to analyze the customer's sentiment tendency. The research describes the overall process of sentiment analysis, and discusses the implementation methods of corpus acquisition, feature extraction, feature selection, expanded sentiment dictionary construction, and determination of class labels. The training method of machine learning sentiment analysis model is analyzed. After the experimental analysis of the obtained corpus, the experimental results are given through the chart. The C4.5, Bagging, Multinomial naïve bayes algorithm has achieved good results.
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Wang C. H. / 2018 / Sentiment Analysis of Micro-blog Integrated on Explicit Semantic Analysis Method / Wireless Personal Communications 102(1079):1~11
Mauro Dragoni / 2018 / OntoSenticNet : A Commonsense Ontology for Sentiment Analysis / IEEE Intelligent Systems 33(3):77~85
Zhang S. / 2018 / Sentiment analysis of Chinese micro-blog text based on extended sentiment dictionary / Future Generation Computer Systems 81:395~403
Hassan A. / 2018 / Convolutional Recurrent Deep Learning Model for Sentence Classification / IEEE Access 6:13949~13957
Maria Jimenez-Zafra S. / 2019 / How do we talk about doctors and drugs? Sentiment analysis in forums expressing opinions for medical domain / Artificial Intelligence In Medicine 93:50~57
Mauro Dragoni / 2018 / OntoSenticNet : A Commonsense Ontology for Sentiment Analysis / IEEE Intelligent Systems 33(3):77~85
Zhang S. / 2018 / Sentiment analysis of Chinese micro-blog text based on extended sentiment dictionary / Future Generation Computer Systems 81:395~403
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