Sentiment Classification for Web Search Results,ERICDATA高等教育知識庫
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篇名
Sentiment Classification for Web Search Results
並列篇名
Sentiment Classification for Web Search Results
作者 Heng-Li YangHung-Chang Huang
英文摘要
This study proposes an approach to display Google search results with different classes of sentimental orientations: (1) positive, negative, or neutral, (2) positive or negative, (3) positive or non-positive, and (4) negative or non-negative. A prototype, called as GSCS was also constructed to retrieve the search results of smartphones, tablets, and notebooks from Google. With a single click, the GSCS would help users easily get the opinions that they want to meet their different needs. For classifying documents, we suggest a two-level sentiment classification approach. At the sentence level, sentences are first classified into positive, negative, or neutral, and then the sentiment labels of the sentences were used in the classification of documents. We also demonstrated that our two-level sentiment classification (first sentence level and then document level) outperformed the document-level-only sentiment classification.
起訖頁 2043-2053
關鍵詞 Opinion miningSentiment analysisSentiment classificationWeb opinionsGoogle search
刊名 網際網路技術學刊  
期數 201912 (20:7期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.3966/160792642019122007003   複製DOI
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