Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis

Idioma: inglés

Editorial: Springer International Publishing Dez 2015, 2015

3319253417 / 9783319253411

Serie: Libro 2 de 10 - Socio-Affective Computing

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 11 de enero de 2012

Tapa dura

Condición: Nuevo

EUR 106,99

Envío por EUR 23,00 
Se envía de Alemania a Estados Unidos de America

Cantidad disponible: 2 disponibles

Añadir al carrito
Devoluciones gratuitas de 30 días

Descripción del artículo del vendedor

This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The objective of this monograph is to improve the performance of the sentiment analysis model by incorporating the semantic, syntactic and common-sense knowledge. This book proposes a novel semantic concept extraction approach that uses dependency relations between words to extract the features from the text. Proposed approach combines the semantic and common-sense knowledge for the better understanding of the text. In addition, the book aims to extract prominent features from the unstructured text by eliminating the noisy, irrelevant and redundant features. Readers will also discover a proposed method for efficient dimensionality reduction to alleviate the data sparseness problem being faced by machine learning model. Authors pay attention to the four main findings of the book : -Performance of the sentiment analysis can be improved by reducing the redundancy among the features. Experimental results show that minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) feature selection technique improves the performance of the sentiment analysis by eliminating the redundant features. - Boolean Multinomial Naive Bayes (BMNB) machine learning algorithm with mRMR feature selection technique performs better than Support Vector Machine (SVM) classifier for sentiment analysis. - The problem of data sparseness is alleviated by semantic clustering of features, which in turn improves the performance of the sentiment analysis.- Semantic relations among the words in the text have useful cues for sentiment analysis. Common-sense knowledge in form of ConceptNet ontology acquires knowledge, which provides a better understanding of the text that improves the performance of the sentiment analysis. 124 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783319253411

Título
Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Autor
Namita Mittal
Editorial
Springer International Publishing Dez 2015
Año de publicación
2015
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3319253417
ISBN 13
9783319253411
Peso del artículo
360 gramos
Dimensiones
241x160x13 mm
Serie
Libro 2 de 10: Socio-Affective Computing

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Bergisch Gladbach, Alemania

Vendedor de 5 estrellas

Vendedor de IberLibro desde 11 de enero de 2012

Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America

ArtículoDe 5 a 15 días hábilesDe 5 a 15 días hábiles
Primer artículoEUR 23,00EUR 23,00
Los plazos de entrega los establecen los vendedores y varían según el transportista y la ubicación. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relación con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de envío de los artículos.

Métodos de pago

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Cheque
  • Giro bancario
  • PayPal

Información empresarial del vendedor

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

Alemania

BuchWeltWeit Inh. Ludwig Meier e.K.
Inhaber: Ludwig Meier
De-Gasperi-Str. 8
51469 Bergisch Gladbach
Deutschland

Tel.: +49(0)22028659300
Fax: +49(0)22028659301
E-Mail: info@buchweltweit.de

Registergericht: Amtsgericht Köln
Registernummer: HRA 28253

Umsatzsteuer-Identifikationsnummer: DE815259907

Wir sind zur Teilnahme an einem Streitbeilegungsverfahren vor einer Verbraucherschlichtungsstelle weder verpflichtet noch bereit.