Textual Classification for Sentiment Detection. Brand Reputation Analysis on the Web using Natural Language Processing and Machine Learning
Idioma: inglés
Editorial: GRIN Verlag, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Academic Paper from the year 2018 in the subject Computer Science - Applied, University of the Witwatersrand, course: Machine learning - Artificial Intelligence - Big Data - Natural Language Processing, language: English, abstract: Cloud computing makes it possible to build scalable machine learning systems for processing massive amounts of complex data, be them structured or unstructured, real-time or historical, the so-called Big Data. Publicly available cloud computing platforms have been made available, for instance, Amazon EC2, EMR, and Google Compute Engine. More importantly, open source APIs and libraries have also been developed for ease of programming on the cloud, for instance, Cascading, Storm, Scalding, Apache Spark and Trackur. Meanwhile, computational intelligence approaches, examples of which include evolutionary computation, immune-inspired approaches, and swarm intelligence, are also employed to develop scalable machine learning and data analytics tools.In this project, we presented the sentiment-focused web crawling problem and designed a sentiment-focused web crawler frame-work for faster discovery and retrieval of sentimental context on the Web. We have developed a computational framework to perform automated reputation analysis on the Web using Natural Language Processing and Machine Learning. This paper introduces such framework and tests its performance on automated sentiment analysis for brand reputation. In addition, we proposed different strategies for predicting the polarity scores of web pages.Experiments have shown that the performance of our proposed framework is more efficient than existing frameworks. Reputation analysis is a useful application for organizations that are looking for people's opinions about their products and services.Our approach consists of 4 parts: in the first part, the framework performed Web crawling based on the query specified by the user. In the second part, the framework locates relevant information within textual data using Entity Recognition. In the third part, relevant information was recorded in the database for feature extraction/engineering and classification. Lastly, the framework displayed the data for reputation analysis. In the training phase, we used data provided by the marketing team of the University of the Witwatersrand, Emoticons, a subset of the SentiStrength lexicon and ClueWeb09 dataset. Each domain was labelled accordingly (positive/negative and neutral) with equal numbers of polarity in plain text. In the test phase, the classifier predicted the polarity of real-time data. We used accuracy as evaluation metric to measure how much our classifier acted precisely.…
N° de ref. del artículo 9783668701687
- Título
- Textual Classification for Sentiment Detection. Brand Reputation Analysis on the Web using Natural Language Processing and Machine Learning
- Autor
- Mike Nkongolo
- Editorial
- GRIN Verlag
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3668701687
- ISBN 13
- 9783668701687
- Peso del artículo
- 101 gramos
- Dimensiones
- 210x148x5 mm
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Fax: 055639995974
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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