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

COVID19 tweeter dataset sentiment analysis

Organization : Ethiopian Institute of Technology Mekelle. School of Computing
Email : ds.dranubhavkumar@gmail.com

Organization : California Institute of Technology
Email : yunkss@gmail.com

Organization : Ethiopian Institute of Technology Mekelle. School of Computing
Email : tekash1997@gmail.com

Organization : Ethiopian Institute of Technology Mekelle. School of Computing
Email : berihuyohannes.tesfay@gmail.com

Organization : Ethiopian Institute of Technology Mekelle. School of Computing
Email : solomgebre@gmail.com
LCSH: COVID-19 (Disease) -- Social aspects
LCSH: Sentiment analysis
LCSH: Natural language processing (Computer science)
Abstract: COVID19 (define as 'CO' stands for corona, 'VI' for virus, and 'D' for disease) is declared global pandemic by WHO. In starting of year 2020 it was limited with China but now More than 206 countries is affected due to this COVID-19 and more than 3.5 billion people infected on the globe and out of that more than 1 million people died due to this incurable disease. WHO did not approved any vaccine till current date. All people around the globe effected due to COVID19 and they wrote their view on social media mainly in Twitter. In span of last 9 month of time hundreds of billon text is written on twitter. Sentiment Analysis is natural language processing (NLP) application which is used to categories text sentiment as positive view, negative view or neutral. Different machine learning algorithms is used to extract sentiment from the text but those ML algorithms require text in specific. But that is major step in whole process of sentiment analysis because the data available at tweeter is available in raw form which required a lot of preprocessing and cleaning before using for sentiment analysis. In this article tweeter data related to COVID19 is discussed in detail like that what are different ways to use tweeter data for sentiment. What are different difficulties, what are different steps in tweeter data preprocessing, and finally ready form of dataset. Python is used as a programming language for sentiment analysis in this article. Same it is also used for data cleaning & preprocessing. Different python libraries which are used for data preprocessing also discussed
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2021
Modified: 2024-06-11
Issued: 2024-06-10
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2021 Fourth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2021) (pp.110-115). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2021pp.110-115.pdf 966.94 KB4 2025-02-18 19:51:28
ใช้เวลา
0.020899 วินาที

Kumar, Anubhav
Title Contributor Type
COVID19 tweeter dataset sentiment analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kumar, Anubhav;Yun, Kyongsik;Gebregzabiher, Teklay;Tesfay, Berihu Yohannes;Adane, Solomon Gebremeskel

บทความ/Article
Yun, Kyongsik
Title Contributor Type
COVID19 tweeter dataset sentiment analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kumar, Anubhav;Yun, Kyongsik;Gebregzabiher, Teklay;Tesfay, Berihu Yohannes;Adane, Solomon Gebremeskel

บทความ/Article
Gebregzabiher, Teklay
Title Contributor Type
COVID19 tweeter dataset sentiment analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kumar, Anubhav;Yun, Kyongsik;Gebregzabiher, Teklay;Tesfay, Berihu Yohannes;Adane, Solomon Gebremeskel

บทความ/Article
Tesfay, Berihu Yohannes
Title Contributor Type
COVID19 tweeter dataset sentiment analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kumar, Anubhav;Yun, Kyongsik;Gebregzabiher, Teklay;Tesfay, Berihu Yohannes;Adane, Solomon Gebremeskel

บทความ/Article
Adane, Solomon Gebremeskel
Title Contributor Type
COVID19 tweeter dataset sentiment analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kumar, Anubhav;Yun, Kyongsik;Gebregzabiher, Teklay;Tesfay, Berihu Yohannes;Adane, Solomon Gebremeskel

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 23
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,119
รวม 1,142 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 134,058 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 409 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 357 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 68 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 41 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 26 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 7 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 2 ครั้ง
รวม 134,970 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 : 216.73.216.28