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Erschienen in: Wireless Personal Communications 1/2021

21.04.2021

An Improved Lexicon Based Model for Efficient Sentiment Analysis on Movie Review Data

verfasst von: Md. Sharif Hossen, Niloy Ranjan Dev

Erschienen in: Wireless Personal Communications | Ausgabe 1/2021

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Abstract

Every day a large set of data are collected for various purposes from different sources. Analyzing these large data sets is very essential as we do not need to use all the information depending on the application usage. Hence, mining this data set including text and sentiment is gradually becoming very important and useful for application purposes. Market analysis experts make plans for any production by taking into account the users’ feedback and buying habits. Using different sentiment analysis methods, these tasks can be accomplished successfully. In our research, we discuss here the existing lexicon analysis method and find out the limitations of its methodology, e.g., lower accuracy. Although some researchers have proposed and compared the accuracy of their models with the existing lexicon approaches, our proposed and developed customized model shows good accuracy for movie data reviews compared to the existing approaches.

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Literatur
3.
Zurück zum Zitat Vo, D. T., Zhang, Y. (2016). Don’t count, predict! an automatic approach to learning sentiment lexicons for short text. In Proc. annual meeting of the association for computational linguistics, vol 2 (pp. 219–224). Vo, D. T., Zhang, Y. (2016). Don’t count, predict! an automatic approach to learning sentiment lexicons for short text. In Proc. annual meeting of the association for computational linguistics, vol 2 (pp. 219–224).
4.
Zurück zum Zitat Tang, D., Wei, F., Qin, B., Zhou, M., Liu T. (2014). Building large-scale twitter-specific sentiment lexicon: A presentation learning approach. In Proc. of international conference on computational linguistics, Dublin, Ireland (pp 172–182). Tang, D., Wei, F., Qin, B., Zhou, M., Liu T. (2014). Building large-scale twitter-specific sentiment lexicon: A presentation learning approach. In Proc. of international conference on computational linguistics, Dublin, Ireland (pp 172–182).
7.
Zurück zum Zitat Zhang, L., & Liu, B. (2017). Sentiment analysis and opinion mining. In C. Sammut & G. I. Webb (Eds.), Encyclopedia of machine learning and data mining.Boston: Springer. Zhang, L., & Liu, B. (2017). Sentiment analysis and opinion mining. In C. Sammut & G. I. Webb (Eds.), Encyclopedia of machine learning and data mining.Boston: Springer.
8.
Zurück zum Zitat Ravi, K., & Ravi, V. (2015). A survey on opinion mining and sentiment analysis: Tasks, approaches and applications. Knowledge-based systems, 89, 14–46CrossRef Ravi, K., & Ravi, V. (2015). A survey on opinion mining and sentiment analysis: Tasks, approaches and applications. Knowledge-based systems, 89, 14–46CrossRef
9.
Zurück zum Zitat Denecke, K. (2008). Using sentiwordnet for multilingual sentiment analysis. In Proc. of IEEE 24th international conference on data engineering workshop. Cancun, Mexico. Denecke, K. (2008). Using sentiwordnet for multilingual sentiment analysis. In Proc. of IEEE 24th international conference on data engineering workshop. Cancun, Mexico.
Metadaten
Titel
An Improved Lexicon Based Model for Efficient Sentiment Analysis on Movie Review Data
verfasst von
Md. Sharif Hossen
Niloy Ranjan Dev
Publikationsdatum
21.04.2021
Verlag
Springer US
Erschienen in
Wireless Personal Communications / Ausgabe 1/2021
Print ISSN: 0929-6212
Elektronische ISSN: 1572-834X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11277-021-08474-4

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