Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 17
 İndirme 1
An Approach for Sentiment Analysis of Customer Review Data
2021
Dergi:  
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry
Yazar:  
Özet:

Sentiment analysis is more promising tool to select the best product based on the customer reviews. The increase in number of websites and brands who are advertising their products leads to increase of customer reviews day by day. Manually it is not feasible to analyze and decide the opinion against a product using those huge reviews. Sentiment analysis automates the process of classifying the products as positive, negative and neutral based on customer reviews. This paper focus on performing sentiment analysis on the text data that contains the customer reviews to obtain the sentiment i.e., opinion of the user about the product from the reviews that the customer have given. This paper also presents the classification of sentiment analysis techniques and stages in sentiment analysis. The approach used in this paper uses both lexicon based technique and machine learning technique, especially SVM. Performance of our proposed approach is evaluated using precision, recall and F1-score. The accuracy of different decisions is also calculated. We used kaggle dataset for the experimenting our proposed sentiment analysis approach.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.283
Atıf : 1.153
2023 Impact/Etki : 0.002
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry