แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Enhancing sentiment analysis using hybrid deep learning

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Faculty of Information Technology and Digital Innovation
Email : s6307021858104@email.kmutnb.ac.th

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Faculty of Information Technology and Digital Innovation
Email : watchareewan.j@itd.kmutnb.ac.th
keyword: Sentiment classification
LCSH: Deep learning (Machine learning)
; Gated Recurrent Unit
LCSH: Neural networks (Computer science)
Abstract: The objective of this research is to enhance sentiment analysis of digital currency investors on twitter with hybrid deep learning. By using two deep learning algorithms, which are Convolutional Neural Network (CNN) and Gated Recurrent Unit (GRU) is called CNN-GRU. In this work, data from twitter textual content in English languages and Thai languages 1,000 samples were divided into positive message 500 samples and negative message 500 samples. Then prepare data before modeling as tokenization by Attacut algorithm, lower case transformation, stemmer and spilt data 70% to training data and 30% to testing data and also compared by adjust parameters to measure the classification efficiency. The experiment results showed that CNN-GRU was the best performance in the classification of positive message and negative message with Word Embedding Dimension 64, Number of Kernel 128 and Kernel Size 5, Memory 16, and recurrent dropout 0.4. The best result of CNN-GRU was accuracy 82.67%, precision 0.84, recall 0.80, f-measure 0.83, and ROC 0.82.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2022-12-28
Issued: 2022-12-28
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Faculty of Information Technology. The 18th International Conference on Computing and Information Technology (IC2IT 2022) (pp.183-193). Cham, Switzerland : Springer
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 IC2IT 2022pp.183-193.pdf 1.06 MB5 2025-01-13 20:03:46
ใช้เวลา
0.028613 วินาที

Watthana Ukaihongsar
Title Contributor Type
Enhancing sentiment analysis using hybrid deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Watthana Ukaihongsar;Watchareewan Jitsakul

บทความ/Article
Watchareewan Jitsakul
Title Contributor Type
Enhancing sentiment analysis using hybrid deep learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Watthana Ukaihongsar;Watchareewan Jitsakul

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 9
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,473
รวม 2,482 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 228,234 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 377 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 335 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 101 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 11 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 11 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 1 ครั้ง
รวม 229,073 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104