Sentiment Analysis Using LSTM
Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Sentiment analysis is a vast growing field as various branches of artificial intelligence are being used in different fields. Incorporating sentiment analysis in the field of psychology would be of great help to both doctors for easy diagnosis and patients for self-checking. The research work proposed in this article focuses on obtaining the dependency of one word with others in its current context using long short-term memory (LSTM) for obtaining the sentiment. The dataset used consists of 156060 movie reviews and a model was trained to classify the cleaned text data into three classes – Negative, Neutral, and Positive. The performance of the model was evaluated by checking the loss generated and the validation accuracy after each epoch. The model and its hyper parameters were also tuned to obtain the best model in terms of validation accuracy.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Sentiment Analysis Using LSTM
- Date Crossref
- 20/01/2023
- Éditeur
- IGI Global Scientific Publishing
- Type
- book-chapter
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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St. Xavier's College (Autonomous) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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St Xavier’s College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
St. Xavier's College (Autonomous) et St Xavier’s College.
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