Med den snabba tillväxten av sociala medier på webben, emotionell polaritet beräkning har blivit en blomstrande gräns i texten gruvsamhället. Det är dock utmanande att förstå de senaste trenderna och sammanfatta tillstånd eller allmänna åsikter om produkter på grund av den stora mångfalden och storleken av sociala medier data och detta skapar behovet av automatiserad och realtid åsikt utvinning och gruvdrift. Å andra sidan har större delen av den aktuella forskningen ägnats åt att studera de subjektiva meningar som innehåller nyckelord för åsikter och begränsat arbete har rapporterats för objektiva uttalanden som innebär känslor. I detta papper har fuzzy-baserad kunskapsteknik modell utvecklats för känsloklassificering av särskild grupp av sådana meningar, inklusive ändring eller avvikelse från önskat intervall eller värde. Narkotikarecensioner är den rika källan till sådana uttalanden. Därför, i denna forskning, utfördes några experiment på patientens recensioner av flera olika kolesterolsänkande läkemedel för att bestämma deras känsla polaritet. Den viktigaste slutsatsen genom denna studie är, för att öka noggrannheten i befintliga system för utvinning av narkotikayttranden, objektiva meningar som innebär yttrande bör beaktas. Våra experimentella resultat visar att vår föreslagna modell får över 72% F1-värde.
REF Det föreslår också fuzzy-baserad information i en teknisk metod som har utvecklats för känsloklassificering av en särskild grupp av sådana meningar som inkluderar ändringen eller avvikelsen från önskat intervall eller värde.
Fuzzy Based Implicit Sentiment Analysis on Quantitative Sentences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}