| 000 | 00000nab#a2200000u##4500 |
|---|
| 001 | 64471 |
|---|
| 002 | 2 |
|---|
| 004 | 1B96BF33-C8CC-4AE1-9CD9-AAF5EB9382DD |
|---|
| 005 | 202201101453 |
|---|
| 008 | 220110s2020 vm eng |
|---|
| 009 | 1 0 |
|---|
| 035 | [ ] |a 1456391205 |
|---|
| 039 | [ ] |a 20241130101459 |b idtocn |c 20220110145341 |d huongnt |y 20220110145050 |z huongnt |
|---|
| 041 | [0 ] |a eng |
|---|
| 044 | [ ] |a vm |
|---|
| 245 | [0 0] |a Sentiment analysis using long short-term memory recurrent neural network / |c Nhâm Gia Hoàng Anh,.... |
|---|
| 260 | [ ] |a Hà Nội : |b Đại học Hà Nội, |c 2020 |
|---|
| 300 | [ ] |a tr. 48-55 |
|---|
| 520 | [ ] |a Bài báo nghiên cứu về đề tài phân tích cảm xúc trong câu nói, chủ yếu tập trung những bình luận, đánh giá của người dùng trên các mạng xã hội. |
|---|
| 520 | [ ] |a With the explosion of internet and social networks coming, there will be a lot of knowledge as well as useful information that can be derived from the emotions of people participating in social networks. The sentiment analysis, in an easy-to-understand way, is to listen and understand what is being said about brands, products on social media, how to say it, good or bad. Thus, to measure sentiment, discussion will bw divided into Positive, Negative. This paper will explain how to sentiment analysis using machine learning, and specifically RNN and LSTM. |
|---|
| 650 | [0 0] |a Sentiment analysis |
|---|
| 650 | [0 7] |a Phân tích cảm xúc |
|---|
| 653 | [0 ] |a Sentiment analysis |
|---|
| 653 | [0 ] |a Phân tích cảm xúc |
|---|
| 653 | [0 ] |a Mạng thần kinh |
|---|
| 653 | [0 ] |a Neural network |
|---|
| 700 | [0 ] |a Nhâm, Gia Hoàng Anh. |
|---|
| 700 | [0 ] |a Bùi, Đình Quân. |
|---|
| 700 | [0 ] |a Nguyễn, Khắc Phúc. |
|---|
| 700 | [0 ] |a Nguyễn, Tiến Huy. |
|---|
| 773 | [ ] |t Kỷ yếu hội nghị khoa học sinh viên Khoa Công nghệ thông tin |g 2020 |
|---|
| 890 | [ ] |a 0 |b 0 |c 0 |d 0 |
|---|