Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis

Langue : anglais

Edité par Springer, 2015

3319253417 / 9783319253411

Série : Livre 2 sur 10 - Socio-Affective Computing

Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Livre relié

Etat: Neuf

EUR 124,85

EUR 35,00 expédition 
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis

Quantité disponible : 1 disponible

Ajouter au panier
Retours gratuits sous 30 jours

A propos de cet article

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 thetext 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.…

N° de réf. du vendeur 9783319253411

Titre
Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Auteur
Namita Mittal
Éditeur
Springer
Année de publication
2015
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3319253417
ISBN à 13 chiffres
9783319253411
Poids de l'article
308 grammes
Dimensions
241x160x13 mm
Série
Livre 2 sur 10: Socio-Affective Computing

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Allemagne

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Frais d'expédition de Allemagne vers Etats-Unis

Article7 à 10 jours ouvrés5 à 7 jours ouvrés
Premier articleEUR 35,00EUR 45,00
Les délais de livraison sont fixés par les vendeurs et varient en fonction du transporteur et du lieu. Les commandes transitant par les douanes peuvent être retardées et les acheteurs sont responsables de tous les droits ou frais associés. Les vendeurs peuvent vous contacter au sujet de frais supplémentaires afin de couvrir toute augmentation des coûts d'expédition de vos articles.

Modes de paiement

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Chèque
  • Paypal
  • Virement bancaire

Description de la boutique

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Spécialité

Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & Studium

Profil professionnel du vendeur

AHA-BUCH GmbH

Garlebsen 48
Einbeck, Allemagne 37574

Empreinte

Informations sur le vendeur:

AHA-BUCH GmbH
représenté par le directeur général Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Alemagne
Téléphone: 055639996039
Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
inscrit à Registre du commerce Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691

Modes alternatifs de règlement des différends :
La Commission européenne fournit une plate-forme de règlement extrajudiciaire des litiges en ligne (plate-forme ODR), accessible sous https://ec.europa.eu/odr.

Nous sommes membres de l’initiative « FairCommerce » depuis le 25.05.2018.
Pour plus d’informations, voir www.fair-commerce.de.