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Aspect-Based Sentiment Analysis for Polarity Estimation of Customer Reviews on twitter

Computers, Materials & Continua 2021年第5期67卷 2203-2225页

作者： Ameen Banjar Zohair Ahmed Ali Daud Rabeeh Ayaz Abbasi Hussain Dawood Department of Information Systems and Technology College of Computer Science and EngineeringUniversity of JeddahJeddah21589Saudi Arabia Air University Islamabad44000Pakistan Department of Computer Science Islamabad44000Pakistan Department of Computer and Network Engineering College of Computer Science and EngineeringUniversity of JeddahJeddah21589 Saudi Arabia

Most consumers read online reviews written by different users before making purchase decisions,where each opinion expresses some ***,sentiment analysis is currently a hot topic of *** particular,aspect-based sentiment analysis concerns the exploration of emotions,opinions and facts that are expressed by people,usually in the form of *** is crucial to consider polarity calculations and not simply categorize reviews as positive,negative,or ***,the available lexicon-based method accuracy is affected by limited *** of the available polarity estimation techniques are too general and may not reect the aspect/topic in question if reviews contain a wide range of information about different *** paper presents a model for the polarity estimation of customer reviews using aspect-based sentiment analysis(ABSA-PER).ABSA-PER has three major phases:data preprocessing,aspect co-occurrence calculation(CAC)and polarity estimation.A multi-domain sentiment dataset,twitter dataset,and trust pilot forum dataset(developed by us by dened judgement rules)are used to verify *** outcomes show that ABSA-PER achieves better accuracy,i.e.,85.7%accuracy for aspect extraction and 86.5%accuracy in terms of polarity estimation,than that of the baseline methods.

关键词： Natural language processing sentiment analysis aspect co-occurrence calculation sentiment polarity customer reviews twitte

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用户成就了twitter

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互联网周刊 2008年第16期 11-11页

作者：张举格里格.浩克马斯 Hasso Plattner

是的，twitter并不适合每一个人，你可能在很久以前已经注销了它的服务。不过，不管你使用与否，你很难改变这种现象的出现，许多网站还是不会减少围绕它建立的热情。

关键词：用户 twitte 网站网络经济

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