Thông tin tài nguyên

XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN LỚP BÌNH LUẬN VỀ NHÀ HÀNG DỰA VÀO PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY

hue-hujos-tt-7250.pdf · Phiên bản 1 · 12 trang

18
Bản gốc
Trang 11 · Đoạn 20Vị trí nguồn

jos.hueuni.edu.vn Tập 132, Số 2A, 2023 73 Tài liệu tham khảo 1. Le Thi Minh Nguyen (2019), Text classification based on Support Vector Machine, Dalat University Journal Of Science, Vol. 9, Issue 2, pp. 3–19. 2. Nguyễn Chí Hiếu (2022), Khảo sát các mô hình phân loại văn bản tiếng Việt, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Tập 03, Số 57, pp. 99-109. 3. B. C. Martínez-Seis, O. Pichardo-Lagunas, S. Miranda, I. J. Perez-Cazares, & J. A. Rodriguez-González (2022), Deep Learning Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis of Restaurants Reviews in Spanish, Computacion y Sistemas, Vol. 26, No. 2, pp. 899-908. 4. M. Kavin Prakash, S. Aravinth, D. Hari Nesha, M. Monica (2020), Opinion Mining on Restaurant Rating Based on Aspects, International Journal of Computational Science and Engineering, ISSN 2249-4251, Vol. 10, No. 1, pp. 25-34. 5. A. Suciati, I. Budi (2019), Aspect-based Opinion Mining for Code-Mixed Restaurant Reviews in Indonesia, International Conference on Asian Language Processing (IALP), Shanghai, Nov 15-17, 2019. 6. Thái Kim Phụng, Nguyễn An Tế, Trần Thị Thu Hà (2020), Hệ thống hỗ trợ đánh giá và khuyến nghị dịch vụ du lịch dựa trên khai thác ý kiến khách hàng trực tuyến, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Tập 04, Số 46, pp. 175-189. 7. Nguyễn Thị Ngọc Tú, Nguyễn Đức Long, Nguyễn Khắc Giáo, Nguyễn Thị Thu Hà, Nguyễn Việt Anh (2017), Một phương pháp phân tích quan điểm đánh giá của người dùng đối với chất lượng sản phẩm dựa trên các nhận xét cá nhân, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ X về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Đà Nẵng, ngày 17-18/08/2017.

Trang 11 · Đoạn 21Vị trí nguồn

8. Nguyễn Đặng Lập Bằng, Nguyễn Văn Hồ, Hồ Trung Thành (2020), Mô hình khai phá ý kiến và phân tích cảm xúc khách hàng trực tuyến trong ngành thực phẩm, Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, Vol. 16, No. 1, pp. 64-78,. 9. K. Chitra, T. Kavitha, S. Hemalatha (2017), A Survey on Opinion Mining: Techniques, Tools and Research Challenges in Sentiment Analysis, Research Journal of Science and Engineering Systems, Vol. 1, pp. 43- 51. 10. P. Haseena Rahmath (2014), Opinion Mining and Sentiment Analysis challenges and Applications, International Journal of Application or Innovation in Engineering & Management. Vol. 3, Issue 5, pp. 401-403. 11. Vu Anh (2019), Underthesea - Vietnamese Natural Language Process Toolkit, GNU General Public License Version 3. 12. A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. Gomez, and L. Kaiser (2017), Attention Is All You Need, Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing System, Vol. 5, No. 11, pp. 6000-6010. 13. F. Nurifan, R. Sarno, K. R. Sungkono (2019), Aspect Based Sentiment Analysis for Restaurant Reviews Using Hybrid ELMoWikipedia and Hybrid Expanded Opinion Lexicon-SentiCircle, International Journal of Intelligent Engineering and Systems, Vol. 12, No. 6, pp. 47-58.