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Aspect Level Songs Rating Based Upon Reviews in English

Computers, Materials & Continua 2023年第2期74卷 2589-2605页

作者： Muhammad Aasim qureshi Muhammad Asif saira Anwar Umar Shaukat Atta-ur-Rahman Muhammad Adnan Khan Amir Mosavi Department of Computer Science Bahria University Lahore54000Pakistan Lahore Institute of Science and Technology Lahore 54792Pakistan Department of Multidisciplinary Engineering Texas A&M UniversityCollege Station77843USA Department of Computer Science College of Computer Science and Information Technology(CCSIT)Imam Abdulrahman Bin Faisal University(IAU)P.O.Box 1982Dammam 31441Saudi Arabia Department of Software Gachon UniversitySeongnam13120Korea John von Neumann Faculty of Informatics Obuda UniversityBudapest1034Hungary Institute of Information Engineering Automation and MathematicsSlovak University of Technology in BratislavaBratislava81107Slovakia Faculty of Civil Engineering TU-DresdenDresden01062Germany

With the advancements in internet facilities,people are more inclined towards the use of online *** service providers shelve their items for *** users post their feedbacks,reviews,ratings,*** the use of the *** enormous increase in these reviews has raised the need for an automated system to analyze these reviews to rate these *** Analysis(sa)is a technique that performs such decision *** research targets the ranking and rating through sentiment analysis of these reviews,on different *** a case study,Songs are opted to design and test the decision *** aspects of songs namely music,lyrics,song,voice and video are *** the reason,reviews of 20 songs are scraped from YouTube,pre-processed and formed a *** machine learning algorithms—Naïve Bayes(NB),Gradient Boost Tree,Logistic Regression LR,K-Nearest Neighbors(KNN)and Artificial Neural Network(ANN)are *** performed the best with 74.99%*** are validated using K-Fold.

关键词： Machine learning natural language processing songs reviews:sentiment analysis songs rating aspect level sentiment analysis reviews analysis text classification music

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