ANALYSE DES SENTIMENTS SUR TWITTER

À l'époque moderne, l'utilisation des ressources internet s'est développée à un rythme exponentiel. Au cours des dernières décennies, l'utilisation des plateformes de médias sociaux telles que Twitter, Facebook et Instagram a augmenté. Elle donne des données brutes à plusieurs entreprises commerciales et organisations, en plus de fournir du divertissement. Cet outil de traitement du langage naturel (NLP) peut être immensément utile pour surveiller les médias sociaux. Il permet de se faire une idée de ce que ressent le public sur des sujets particuliers. Les entreprises du monde entier adoptent la stratégie consistant à tirer des enseignements des données sociales. Plusieurs algorithmes d'analyse des sentiments sur Twitter sont comparés dans le cadre de la recherche comparative de cet article.

Autorentext

Professor Assistente, Universidade Manipal Jaipur, Jaipur

Klappentext

À l'époque moderne, l'utilisation des ressources internet s'est développée à un rythme exponentiel. Au cours des dernières décennies, l'utilisation des plateformes de médias sociaux telles que Twitter, Facebook et Instagram a augmenté. Elle donne des données brutes à plusieurs entreprises commerciales et organisations, en plus de fournir du divertissement. Cet outil de traitement du langage naturel (NLP) peut être immensément utile pour surveiller les médias sociaux. Il permet de se faire une idée de ce que ressent le public sur des sujets particuliers. Les entreprises du monde entier adoptent la stratégie consistant à tirer des enseignements des données sociales. Plusieurs algorithmes d'analyse des sentiments sur Twitter sont comparés dans le cadre de la recherche comparative de cet article.