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El SENTIMENT MINING, que es el último tema de investigación en la actualidad, especialmente con el crecimiento explosivo de los contenidos generados por los usuarios en la web, ha cambiado el mundo. Se pueden publicar reseñas de productos en sitios de comerciantes y expresar opiniones sobre casi todo en foros de Internet, grupos de discusión y blogs. Ahora, si uno quiere comprar un producto, ya no es necesario preguntar a sus amigos y familiares, porque en la web abundan las opiniones sobre productos de los actuales usuarios del producto. Sin embargo, encontrar fuentes de opinión y…mehr

Produktbeschreibung
El SENTIMENT MINING, que es el último tema de investigación en la actualidad, especialmente con el crecimiento explosivo de los contenidos generados por los usuarios en la web, ha cambiado el mundo. Se pueden publicar reseñas de productos en sitios de comerciantes y expresar opiniones sobre casi todo en foros de Internet, grupos de discusión y blogs. Ahora, si uno quiere comprar un producto, ya no es necesario preguntar a sus amigos y familiares, porque en la web abundan las opiniones sobre productos de los actuales usuarios del producto. Sin embargo, encontrar fuentes de opinión y supervisarlas en la Web puede ser una tarea formidable, ya que existe un gran número de fuentes diversas en la Web y cada una de ellas contiene también un enorme volumen de información. Por ello, es necesario un sistema automatizado de minería de opinión y resumen. La minería de opiniones, también conocida como análisis de sentimientos, surge de esta necesidad. Se han desarrollado muchos enfoques para la minería de sentimientos en textos ingleses, chinos y árabes. En mi trabajo he propuesto un método para la extracción de sentimientos para textos en hindi.
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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.