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Web Application for Sentiment Analysis Using Supervised Machine Learning

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.1 (2015.01)바로가기
  • 페이지
    pp.191-200
  • 저자
    Bryan Nii Lartey Laryea, Chi-Hwan Choi, In-Sun Jung, Kyung-Hee Lee, Wan-Sup Cho
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A239343

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Sentiment analysis is now in focus of companies to extract information from customers’ reviews. Usually the analysis classification is positive, negative and neutral. In this research we focus on the reviews for electronic products. The demographic and technical expertise level of consumers and reviewers are diverse hence there is difference in the way they review a product. Some review contains technical solutions, improvised ways of tackling problems, frustrations, joy etc. This differences in review calls for a wider classification scheme to contain these differences. We thereby introduced a five classification scheme namely positive, negative, advice, no sentiment and neutral at the sentence. We crawled data from amazon.com and used open source natural language processing tools to get the sentiment out of the review.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Literature Review
 3. System Architecture
  3.1. Classification Scheme
  3.2. Feature Detection
  3.3. Web Application
 4. Experiment Results
  4.1. Web Crawler
  4.2. Sentence Extraction
  4.3. Location Extraction
  4.4. Sentiment Classification
  4.5. Web Application.
 5. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Sentiment analysis Machine learning Naïve Bayes Support vector machine (SVM) Corpus Ling Pipe Classifier

저자

  • Bryan Nii Lartey Laryea [ Dept. of Management Information System ]
  • Chi-Hwan Choi [ Dept. of Bio-Information Technology ]
  • In-Sun Jung [ Dept. of Management Information System ]
  • Kyung-Hee Lee [ Dept. of Business Data Convergence ]
  • Wan-Sup Cho [ Dept. of MIS/Business Data Convergence Chungbuk National University, Cheongju, Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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