Sentiment and Semantic Embeddings for Disaster Decision-Making
Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The popularity of social media and public opinions in online news channels are attracting the attention of government to help for finding out better private/public companies for efficient disaster management. The obtained accuracy was around 60% due to the lack of information about the company performance during disaster management. Relying on polarity estimation, our aim is to predict the company’s performance as good or bad. Now, we have introduced a centralized tool for classifying the companies performance during disasters using the KNN, Doc2vec and Deep CNN approach. The accuracy of this model is approx 93%, for online datasets.
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 and Semantic Embeddings for Disaster Decision-Making
- Date Crossref
- 06/03/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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
-
Ion Exchange (India) pays non établi dans la noticeEntreprise
-
SR University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Ion Exchange (India) et SR University.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.