Mejora la eficacia y la eficiencia del análisis del sentimiento


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modha jalaj s. . Se ha creado una gran cantidad de buzz en la palabra de tecnología de la información. Los datos grandes contienen una gran cantidad de datos de diversas fuentes como las redes sociales, los artículos de noticias, los blogs, la web, los datos de los sensores y los registros médicos, etc. Los datos grandes incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Todos estos datos son muy útiles para extraer la información importante para el análisis. Los datos grandes se diferencia para otros datos en 5 dimensiones, como volumen, velocidad, variedad y valor. Big Data incluyen las redes sociales, las revisiones de productos, las revisiones de la película, el artículo de noticias, los blogs, etc. Por lo tanto, para analizar este tipo de datos no estructurados es la tarea desafiante.


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La entidad o el análisis de sentimientos de nivel de aspecto realizan un análisis de grano más fino. El objetivo de la entidad o el análisis de sentimientos a nivel de aspecto es encontrar el sentimiento de las entidades y / o el aspecto de esas entidades. Por ejemplo, considere una declaración "El teléfono de mi HTC Wildfire S tiene una buena calidad de imagen, pero tiene un bajo almacenamiento de memoria de teléfono". Así que el sentimiento en la cámara de la cámara y la cámara de la cámara y la calidad de HTC es positivo, pero el sentimiento en su almacenamiento de memoria del teléfono es negativo. Podemos generar resumida de opiniones sobre entidades. Las declaraciones comparativas también son parte de la entidad o el análisis de los sentimientos de nivel de aspecto, pero se ocupan de las técnicas de análisis de sentimientos comparativos. El análisis de sentimiento de nivel de oración está relacionado con la búsqueda de oraciones de formulario de sentimiento si cada oración expresó un sentimiento positivo, negativo o neutral. El análisis de sentimientos a nivel de oración está estrechamente relacionado con la clasificación de la subjetividad. Muchas de las declaraciones sobre las entidades son de naturaleza objetiva y, sin embargo, aún llevan sentimientos.


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El análisis del sentimiento no considera declaraciones objetivas, aunque las declaraciones objetivas llevan el sentimiento, es decir, la opinión implícita. Así que aquí el objetivo principal es manejar las oraciones subjetivas, así como las oraciones objetivas y dar un mejor resultado del análisis del sentimiento. Clasificación de datos no estructurados y análisis de datos no estructurados clasificados son objetivos importantes de mí. La implementación práctica también será realizada por mí en la siguiente fase. El alcance de esta disertación se describe a continuación. Hay tantas aplicaciones de análisis de sentimientos que se usa ahora a día para generar análisis predictivo para datos no estructurados. Las áreas de aplicaciones son aplicaciones sociales y de inteligencia de negocios, las revisiones de productos nos ayudan a definir estrategias de comercialización o producción, análisis de las revisiones de la película, análisis de noticias, considerar las noticias políticas y los comentarios de las personas y generar el análisis de las elecciones, predice El efecto de eventos o problemas específicos en las personas, la identificación emocional de la persona también se puede generar, encontrar las tendencias en la visión comparativa mundial también se puede describir para productos, películas y eventos, mejorar el análisis predictivo de la devolución de las estrategias de inversión.


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