2.2. Sentence level sentiment analy

2.2. Sentence level sentiment analysis
In the sentence level sentiment analysis, the polarity of each
sentence is calculated. The same document level
classification methods can be applied to the sentence level
classification problem. Objective and subjective sentences
must be found out. The subjective sentences contain opinion
words which help in determining the sentiment about the
entity. After which the polarity classification is done into
positive and negative classes. In case of simple sentences, single sentence bears a single opinion about an entity. But
there will be complex sentences also in the opinionated text.
In such cases, sentence level sentiment classification is not
desirable. Knowing that a sentence is positive or negative is
of lesser use than knowing the polarity of a particular
feature of a product. The advantage of sentence level
analysis lies in the subjectivity/ objectivity classification.
The traditional algorithms can be used for the training
processes.

Kết quả (Việt) 1:

2.2. câu cấp tình cảm phân tíchTrong phân tích mức độ tình cảm câu, phân cực của mỗicâu được tính. Mức độ tài liệu tương tựphương pháp phân loại có thể được áp dụng cho mức độ câuphân loại vấn đề. Khách quan và chủ quan câuphải được phát hiện ra. Các câu chủ quan chứa ý kiếntừ đó giúp trong việc xác định tình cảm về cácthực thể. Sau đó phân loại phân cực được thực hiện vàoCác lớp học tích cực và tiêu cực. Trong trường hợp đơn giản câu, câu duy nhất mang một quan điểm duy nhất về một thực thể. Nhưngsẽ có câu phức tạp cũng trong văn bản khăng khăng.Trong trường hợp này, câu cấp tình cảm phân loại là khôngmong muốn. Khi biết rằng một câu là tích cực hay tiêu cực làsử dụng ít hơn biết cực của một cụ thểtính năng của một sản phẩm. Lợi thế của câu mựcphân tích nằm trong chủ quan / khách quan phân loại.Các thuật toán truyền thống có thể được sử dụng cho việc đào tạoquy trình.

Kết quả (Việt) 2:

2.2. Phân tích tâm lý mức án
Trong phân tích tâm lý mức án, các cực của mỗi
câu được tính. Mức tài liệu cùng một
phương pháp phân loại có thể được áp dụng cho các mức án
vấn đề phân loại. Câu khách quan và chủ quan
phải được phát hiện ra. Các câu chủ chứa ý kiến
từ đó giúp xác định tình cảm về các
thực thể. Sau đó phân cực được thực hiện vào
các lớp học tích cực và tiêu cực. Trong trường hợp của câu đơn giản, câu duy nhất mang một quan điểm duy nhất về một thực thể. Nhưng
sẽ có các câu phức tạp cũng trong văn bản ngoan.
Trong trường hợp như vậy, phân loại tình cảm cấp độ câu là không
mong muốn. Biết rằng một câu là tích cực hay tiêu cực là
sử dụng ít hơn là hiểu biết các cực của một đặc biệt
tính năng của một sản phẩm. Lợi thế của mức án
phân tích nằm trong phân loại chủ quan / khách quan.
Các thuật toán truyền thống có thể được sử dụng cho việc đào tạo
quy trình.