Uma Abordagem para Análise de Sentimento para Texto Hindi - Rana, Shweta
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SENTIMENT MINING que é o último tema de investigação agora um dia, especialmente com o crescimento explosivo do conteúdo gerado pelo utilizador na Web, o mundo mudou. É possível publicar revisões de produtos em sítios comerciais e expressar opiniões sobre quase tudo em fóruns na Internet, grupos de discussão e blogues. Agora, se se quiser comprar um produto, já não é necessário perguntar aos amigos e familiares, porque há muitas revisões de produtos na Web que dão as opiniões dos utilizadores existentes do produto. No entanto, encontrar fontes de opinião e monitorizá-las na Web pode ainda ser…mehr

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Produktbeschreibung
SENTIMENT MINING que é o último tema de investigação agora um dia, especialmente com o crescimento explosivo do conteúdo gerado pelo utilizador na Web, o mundo mudou. É possível publicar revisões de produtos em sítios comerciais e expressar opiniões sobre quase tudo em fóruns na Internet, grupos de discussão e blogues. Agora, se se quiser comprar um produto, já não é necessário perguntar aos amigos e familiares, porque há muitas revisões de produtos na Web que dão as opiniões dos utilizadores existentes do produto. No entanto, encontrar fontes de opinião e monitorizá-las na Web pode ainda ser uma tarefa formidável, porque existe um grande número de fontes diversas na Web e cada fonte contém também um enorme volume de informação. Assim, é necessário um sistema automatizado de extracção e sumarização de opiniões. A extracção de opinião, também conhecida como análise de sentimentos, cresce a partir desta necessidade. Muitas abordagens foram desenvolvidas para a extracção de opinião para textos em inglês, chinês e árabe. Aqui, no meu trabalho, propus um método de mineração de sentimentos para textos 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.