Sentimentbrytning och klassificering spelar en viktig roll när det gäller att förutsäga vad människor tycker om produkter, platser osv. I detta arbete, med hjälp av grundläggande NLP-tekniker som NGram, POS-taggade NGram vi klassificera film och produktrecensioner i stort sett i två polariteter: Positiv och Negativ. Vi föreslår en modell för att ta itu med problemet med att avgöra om en granskning är positiv eller negativ, vi experimenterar och använder flera maskininlärningsalgoritmer Naive Bayes (NB), Multi-Layer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM) för att ha en jämförande studie av prestandan hos den metod vi utformat i detta arbete. Tillsammans med detta gjorde vi också negation hantering och observerade förbättringar i klassificering. Algoritmen vi föreslog uppnådde en genomsnittlig noggrannhet på 78,32% på film och 70,06% på dataset i flera kategorier. I detta dokument fokuserar vi på den kollektiva studien av Ngram och POS taggade information som finns i recensionerna.
I REF föreslogs en metod för att klassificera Hindi-utvärderingar som positiva eller negativa.
Towards Enhanced Opinion Classification using NLP Techniques
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}