Análise de sentimento de dados

Um sentimento é conhecido como uma atitude ou julgamento em relação a qualquer evento ou pessoa específica. A mineração de opinião é conhecida como a extração desses sentimentos ou opiniões de determinados dados. Esta técnica também ajuda a analisar os tipos de sentimentos que as pessoas têm em relação a objetos ou serviços específicos. A melhor fonte disponível para coletar os sentimentos é a internet. O Twitter é conhecido como uma plataforma de rede social que os usuários acessam para postar suas opiniões online. Devido às propriedades únicas dos Tweets há um aumento de novos desafios. Estudos de análise mais elevados são necessários no caso de sentimentos em comparação com outras aplicações de domínio devido às suas complexidades. Esta pesquisa se concentra na análise dos sentimentos das análises de produtos da Amazon. A classificação e a extração de recursos são aplicadas de forma que a análise de sentimento possa ser realizada. O mecanismo WDE-LSTM foi aplicado para realizar análise de sentimento. Além disso nesta pesquisa o mecanismo KNN-LSTM é aplicado para obter algumas melhorias nos resultados. O simulador Python é usado para implementar as técnicas existentes e propostas. Cerca de 945% de precisão são alcançados com a implementação deste método aprimorado.