Research on Sentiment Classification Algorithms on Online Review
المؤلفون المشاركون
Wang, Xiaoli
Yan, Ruixia
Xia, Zhijie
Xie, Yanxi
Song, Zukang
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The product online review text contains a large number of opinions and emotions.
In order to identify the public’s emotional and tendentious information, we present reinforcement learning models in which sentiment classification algorithms of product online review corpus are discussed in this paper.
In order to explore the classification effect of different sentiment classification algorithms, we conducted a research on Naive Bayesian algorithm, support vector machine algorithm, and neural network algorithm and carried out some comparison using a concrete example.
The evaluation indexes and the three algorithms are compared in different lengths of sentence and word vector dimensions.
The results present that neural network algorithm is effective in the sentiment classification of product online review corpus.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yan, Ruixia& Xia, Zhijie& Xie, Yanxi& Wang, Xiaoli& Song, Zukang. 2020. Research on Sentiment Classification Algorithms on Online Review. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142243
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yan, Ruixia…[et al.]. Research on Sentiment Classification Algorithms on Online Review. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142243
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yan, Ruixia& Xia, Zhijie& Xie, Yanxi& Wang, Xiaoli& Song, Zukang. Research on Sentiment Classification Algorithms on Online Review. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142243
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142243
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر