ABSTRACT: Due to the sheer volume o

ABSTRACT: Due to the sheer volume of opinion rich web resources such as discussion forum, review sites ,
blogs and news corpora available in digital form, much of the current research is focusing on the area of
sentiment analysis. People are intended to develop a system that can identify and classify opinion or sentiment as
represented in an electronic text. An accurate method for predicting sentiments could enable us, to extract
opinions from the internet and predict online customer’s preferences, which could prove valuable for economic or
marketing research. Till now, there are few different problems predominating in this research community,
namely, sentiment classification, feature based classification and handling negations. This paper presents a
survey covering the techniques and methods in sentiment analysis and challenges appear in the field.
Key words: sentiment, opinion, machine learning, semantic.

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng: Do khối lượng tuyệt của nguồn tài nguyên phong phú web ý kiến như diễn đàn thảo luận, xem xét các trang web,blog và tin tức corpora có sẵn ở dạng kỹ thuật số, phần lớn các nghiên cứu hiện tại đang tập trung vào lĩnh vựcphân tích tình cảm. Người được dự định để phát triển một hệ thống có thể xác định và phân loại ý kiến hoặc tình cảm nhưxuất hiện trong một văn bản điện tử. Một phương pháp chính xác để dự đoán tình cảm có thể cho phép chúng tôi, để giải nénCác ý kiến từ internet và sở thích của khách hàng trực tuyến, có thể chứng minh có giá trị cho dự đoán kinh tế hoặcnghiên cứu tiếp thị. Cho đến bây giờ, có vài vấn đề khác nhau còn trong cộng đồng nghiên cứu này,cụ thể là, phân loại tình cảm, tính năng dựa trên phân loại và xử lý negations. Bài báo này trình bày mộtkhảo sát bao gồm các kỹ thuật và phương pháp phân tích tình cảm và những thách thức xuất hiện trong lĩnh vực.Từ khóa: tình cảm, ý kiến, Máy học, ngữ nghĩa.

Kết quả (Việt) 2:

TÓM TẮT: Do khối lượng tuyệt đối của dư luận giàu tài nguyên web như diễn đàn thảo luận, các trang web xem xét,
blog và tin tức corpora có sẵn ở dạng kỹ thuật số, nhiều nghiên cứu hiện nay đang tập trung vào lĩnh vực
phân tích tâm lý. Mọi người đang có ý định phát triển một hệ thống có thể xác định và phân loại các ý kiến hoặc tình cảm như
đại diện trong một văn bản điện tử. Một phương pháp chính xác cho tình cảm dự đoán có thể cho phép chúng tôi, để trích xuất
ý kiến từ internet và dự đoán sở thích của khách hàng trực tuyến, mà có thể chứng minh có giá trị về kinh tế,
nghiên cứu thị trường. Cho đến bây giờ, có vài vấn đề khác nhau chiếm ưu thế trong cộng đồng nghiên cứu này,
cụ thể là, phân loại tình cảm, tính năng phân loại và xử lý dựa trên phủ định. Bài viết này trình bày một
cuộc khảo sát bao gồm các kỹ thuật và phương pháp trong phân tích tâm lý và những thách thức xuất hiện trong lĩnh vực này.
Từ khóa: tình cảm, ý kiến, máy tính học tập, ngữ nghĩa.