Sentiment analysis with term weighting and word vectors
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 16، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2019)، ص ص. 953-959، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
: It is the sentiment analysis with which it is tried to predict the sentiment being told in the texts in an area where Natural Language Processing (NLP) studies are being frequently used in recent years.
In this study sentiment extraction has been made from Turkish texts and performances of methods that are used in text representation have been compared.
In the study being conducted, besides Bag of Words (BoW) method which is traditionally used for the representation of texts, Word2Vec, which is word vector algorithm being developed in recent years and Doc2Vec, being document vector algorithm, have been used.
For the study 5 different Machine Learning (ML) algorithms have been used to classify the texts being represented in 5 different ways on 3000 pieces of labeled tweets belonging to a telecom company.
As a conclusion it was seen that Word2Vec, being among text representation methods and Random Forest, being among ML algorithms were most successful and most applicable ones.
It is important as it is the first study with which BoW and word vectors have been compared for sentiment analysis in Turkish texts.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bilgin, Metin& Koktas, Haldun. 2019. Sentiment analysis with term weighting and word vectors. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 16, no. 5, pp.953-959.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895117
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bilgin, Metin& Koktas, Haldun. Sentiment analysis with term weighting and word vectors. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 16, no. 5 (Sep. 2019), pp.953-959.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895117
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bilgin, Metin& Koktas, Haldun. Sentiment analysis with term weighting and word vectors. The International Arab Journal of Information Technology. 2019. Vol. 16, no. 5, pp.953-959.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-895117
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 857-858
رقم السجل
BIM-895117
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