Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Learning Sentiment Lexicons with applications to Recommender Systems.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Filipa Peleja
ISBN: 9783639511505
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 180
Издательство: Scholars' Press
Цена: 46830 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:Код товара: 180366
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Search is now going beyond looking for factual information and people wish to search for the opinions of others to help them in their own decision-making. Sentiment expressions or opinion expressions are used by users to express their opinion and embody important pieces of information, particularly in online commerce. The main problem that the present book addresses is how to model text to find meaningful words that express a sentiment. In this context, I investigate the viability of automatically generating a sentiment lexicon for opinion retrieval and sentiment classification applications. In this approach, we tackle a major challenge in sentiment analysis which is the detection of words that express subjective preference and domain-specific sentiment words such as jargon. Sentiment lexicons can be applied in a broad set of applications, however popular recommendation algorithms have somehow been disconnected from sentiment analysis. We present a study that explores the viability of applying sentiment analysis techniques to infer ratings in a recommendation algorithm and a study that observes the viability of using a domain-specific lexicon to compute entities reputation.
Ключевые слова: Information Retrieval, Machine Learning, Natural Language Processing, sentiment analysis, reputation and recommendation systems