Text Sentiment Extraction Using Deep Learning Architectures Format Broché

Text Sentiment Extraction Using Deep Learning Architectures - Hassan, Khondekar Lutful

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Présentation Text Sentiment Extraction Using Deep Learning Architectures Format Broché
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Livre Technologie - Hassan, Khondekar Lutful - 01/07/2020 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Hassan, Khondekar Lutful - Mondal, Shukla

Editeur : Lap Lambert Academic Publishing

Langue : Anglais

Parution : 01/07/2020

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 112.0

ISBN : 9786202678889

Biographie:
Khondekar Lutful Hassan is currently working as an Assistant Professor in the Department of Computer Science and Engineering, Aliah University, Kolkata, India.?His research interests include MANET Security, Machine Learning, etc.Shukla Mondal has completed M.Tech in Computer Science and Engineering from the Dept. of CSE, Aliah University, India....

Sommaire:
The massive consumption of social media applications by the huge number of online users producing the feedback of services, products, situations, and events leads to the evaluation of the sentiment extraction tasks. At present, several deep learning architectures such as Long short-term memory(LSTM), convolutional neural network(CNN) are preferred prevalently in sentiment classification problems. In this present study, an ensemble comprising of a transformer-based deep learning approach is proposed for sentiment extraction tasks. To evaluate the model, a dataset from Kaggle is considered for training and compared with the LSTM with attention and glove embedding and CNN-glove models. The evaluation of the models is analyzed with the performance metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, and error rate. By comparing the performance of the proposed model with that of past studies, the proposed model offers better sentiment extraction performance....

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