9786207805358 - customer review summarization using hybrid analysis of sentiments di kaur, gagandeep; pinjarkar, latika; agrawal, poorva (11 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Customer Review Summarization using Hybrid Analysis of Sentiments | Gagandeep Kaur (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786207805358 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de…| Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The rapid increase in textual content generation from sources like WhatsApp, Instagram, and Amazon produces massive amounts of data daily. Interpreting this data can help business owners understand the public perception of their produc…ts or services and make informed decisions. Due to the large volume of text, Natural Language Processing (NLP), a crucial aspect of Sentiment Analysis (SA), is essential for content interpretation. This research focuses on developing a Consumer Review Summarization (CRS) model using NLP techniques and Long Short-Term Memory (LSTM) to summarize data and provide businesses with significant insights into consumer behavior and preferences. The CRS model's effectiveness relies on the SA model and consists of two phases: SADL and CRS. The SADL phase includes review preprocessing, feature extraction, and sentiment classification, while the CRS phase performs automatic summarization based on the SADL outcomes.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The rapid increase in textual content generation from sources like WhatsApp, Instagram, and Amazon produces massive amounts of data daily. Interpreting this data can help business owners understand the public perception of their product…s or services and make informed decisions. Due to the large volume of text, Natural Language Processing (NLP), a crucial aspect of Sentiment Analysis (SA), is essential for content interpretation. This research focuses on developing a Consumer Review Summarization (CRS) model using NLP techniques and Long Short-Term Memory (LSTM) to summarize data and provide businesses with significant insights into consumer behavior and preferences. The CRS model's effectiveness relies on the SA model and consists of two phases: SADL and CRS. The SADL phase includes review preprocessing, feature extraction, and sentiment classification, while the CRS phase performs automatic summarization based on the SADL outcomes.
