Análisis de Sentimiento de Reseñas de Productos de Teléfonos Inteligentes Utilizando la Técnica de Clasificación SVM

Hay un aumento masivo en el número de personas que acceden a varias redes sociales y sitios web de microblogging, lo que da nuevas formas a la impresión de la generación actual. Muchas reseñas de un producto específico, marca, individuo y películas, etc., son útiles para dirigir la percepción de las personas, por lo que los analistas han comenzado a crear algoritmos para automatizar la clasificación de reseñas distintivas en función de sus polaridades en particular: Positiva, Negativa y Neutral. Este mecanismo de clasificación automatizada se conoce como Análisis de Sentimiento. La idea básica detrás de este artículo es aplicar la técnica de clasificación de máquinas de soporte vectorial (SVM) para clasificar los sentimientos de las reseñas de productos de teléfonos inteligentes, que analiza conjuntos de datos utilizados para la clasificación de sentimientos y textos. Los conjuntos de datos también se utilizan con fines de aprendizaje y prueba, e implementados por métodos SVM para encontrar la polaridad de los tuits ambiguos. Los resultados obtenidos muestran una alta precisión, como se predecía sobre la base de las reseñas de teléfonos inteligentes.