1. INTRODUCTIONSentiment analysis a

1. INTRODUCTION
Sentiment analysis and opinion mining are subfields of
machine learning. They are very important in the current
scenario because, lots of user opinionated texts are available
in the web now. This is a hard problem to be solved because
natural language is highly unstructured in nature. The
interpretation of the meaning of a particular sentence by a
machine is tiresome. But the usefulness of the sentiment
analysis is increasing day by day. Machines must be made
reliable and efficient in its ability to interpret and understand
human emotions and feelings. Sentiment analysis and
opinion mining are approaches to implement the same.
The sentiment analysis problem can be solved to a
satisfactory level by manual training. But a fully automated
system for sentiment analysis which needs no manual
intervention has not been introduced yet. This is mainly
because of the challenges in this field. This paper aims at a
literature survey on the problem of sentiment analysis and
opinion mining. Many relevant studies have emerged in this
field and this paper is a peep into some of them.

Kết quả (Việt) 1:

1. GIỚI THIỆUPhân tích tình cảm và khai thác mỏ ý kiến là subfields củaMáy học. Họ là rất quan trọng trong hiện tạikịch bản bởi vì, rất nhiều văn bản khăng khăng người sử dụng có sẵntrong các trang web bây giờ. Đây là một vấn đề khó khăn để được giải quyết bởi vìngôn ngữ tự nhiên là không có cấu trúc trong tự nhiên. Cácgiải thích về ý nghĩa của một câu cụ thể bởi mộtmáy là mệt mỏi. Nhưng tính hữu dụng của tình cảmphân tích đang tăng lên từng ngày. Máy phải được thực hiệnđáng tin cậy và hiệu quả trong khả năng của mình để giải thích và hiểunhững cảm xúc của con người và cảm xúc. Phân tích tình cảm vàquan điểm khai thác là phương pháp tiếp cận thực hiện như nhau.Vấn đề phân tích tình cảm có thể được giải quyết để mộtđạt yêu cầu cấp độ bằng cách đào tạo hướng dẫn sử dụng. Nhưng hoàn toàn tự độngHệ thống phân tích tình cảm mà nhu cầu không có hướng dẫn sử dụngsự can thiệp không được giới thiệu. Đây là chủ yếu làvì những thách thức trong lĩnh vực này. Bài báo này hướng tới mục tiêu mộtvăn học khảo sát về vấn đề tình cảm phân tích vàquan điểm khai thác mỏ. Nhiều nghiên cứu có liên quan đã nổi lên trong điều nàylĩnh vực và giấy này là một peep vào một số người trong số họ.

Kết quả (Việt) 2:

1. GIỚI THIỆU
phân tích Sentiment và khai thác ý kiến là trường con của
máy học. Họ rất quan trọng trong hiện tại
vì kịch bản này, rất nhiều người dùng khăng khăng văn bản có sẵn
trong các trang web hiện nay. Đây là một vấn đề khó khăn để được giải quyết bởi vì
ngôn ngữ tự nhiên được đánh giá cao không có cấu trúc trong tự nhiên. Các
giải thích về ý nghĩa của một câu cụ thể bằng một
máy là mệt. Nhưng tính hữu ích của tình cảm
phân tích đang tăng lên từng ngày. Máy phải được thực hiện
đáng tin cậy và hiệu quả trong khả năng của mình để giải thích và hiểu được
cảm xúc của con người và cảm xúc. Phân tích tâm lý và
khai thác quan điểm là phương pháp tiếp cận để thực hiện tương tự.
Vấn đề phân tích tâm lý có thể được giải quyết với một
mức độ thỏa đáng bởi hướng dẫn tập huấn. Nhưng một hoàn toàn tự động
hệ thống để phân tích tình cảm mà không cần tay
can thiệp chưa được giới thiệu nào. Điều này chủ yếu là
bởi vì trong những thách thức trong lĩnh vực này. Bài báo này nhằm một
cuộc điều tra nghiên cứu về các vấn đề về phân tích tâm lý và
khai thác ý kiến. Nhiều nghiên cứu có liên quan đã xuất hiện trong này
trường và giấy này là một peep vào một số trong số họ.