แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Sentiment analysis of amazon food review data

Organization : JIMS
Email : Snehachoudhary3012@gmail.com

Organization : GGSIPU, RDIAS
Email : Corporate.charu@gmail.com
LCSH: Sentiment analysis
LCSH: Consumer satisfaction
LCSH: Food -- Marketing
LCSH: Natural language processing (Computer science)
Abstract: Sentiment classification is a functioning examination area in information mining and information disclosure with different application spaces. Accomplishment of item advancement sites, for example, Amazon, eBay and so forth gets influenced by the nature of the surveys they have for their yields. Every one of these destinations gives a path to the analyst to form the remarks on the basis of the items and assign a remark to it. Considering these remarks, the analysis will be classified as best or worst. By this, a structure can be edified that can identify the sentiment masked in a review, performing sentiment categorization on a gigantic dataset. All particulars can be grouped into primarily two classes, facts and opinions. Facts are assertions about matter and worldly occurrences. And opinions are individual statements that mirror individuals' assumptions or bits of knowledge about the entities and events. This paper shows the performance of classification algorithms such as Decision Tree, Bernoulli NB, Logistic, and Perceptron using Principal Component Analysis (PCA), applying n-gram (unigram, bigram) on the entire feature set and computing confusion matrix for the dataset
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2021
Modified: 2024-06-11
Issued: 2024-06-10
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2021 Fourth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2021) (pp.116-120). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2021pp.116-120.pdf 804.27 KB1 2025-01-13 20:36:01
ใช้เวลา
0.017455 วินาที

Choudhary, Sneha
Title Contributor Type
Sentiment analysis of amazon food review data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Choudhary, Sneha;Chhabra, Charu

บทความ/Article
Chhabra, Charu
Title Contributor Type
Sentiment analysis of amazon food review data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Choudhary, Sneha;Chhabra, Charu

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 7
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,941
รวม 2,948 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 67,269 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 41 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 14 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 6 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 1 ครั้ง
รวม 67,333 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.133
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.48