แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
Unger, Herwig. Learning sentiments using co-occurrence analysis. (). King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library. : , 2021.
Learning sentiments using co-occurrence analysis
Name: Nirach Romyen
Organization :
Thammasat University. Department of Science and Technology
Email :
nirach@sci.tu.ac.th
Name: Sureeporn Nualnim
Organization :
Rajamangala University of Technology Krungthep. Department of Mathematics and Computer Science
Email :
sureeporn.n@mail.rmutk.ac.th
Name: Maleerat Maliyaem
Organization :
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Department of Information Technology
Email :
maleerat.m@itd.kmutnb.ac.th
Name: Unger, Herwig
Organization :
University of Hagen. Department of Communication Networks
Email :
herwig.unger@gmail.com
keyword:
Co-occurrence Graph
ThaSH:
Learning, Psychology of
ThaSH:
Senses and sensation
ThaSH:
Data mining
Abstract:
As part of natural language processing, sentiment
analysis intends to investigate the author's emotions while
writing a given text. This paper proposes a new method that uses
a co-occurrence graph that can be automatically extended in a
background reading (and learning) process, when a person's
additional text source is available. The proposed method applies
the concepts of PageRank to find the sentiment value of a
considered node depending on the sentiment value of
predecessor nodes that point to it and iteratively process those
values in the same manner. The experiment results showed that
1) the methods described converge and 2) from a few, initially
labelled positive (good) and negative (bad) words precise
sentiment values for other words can be obtained, which
corresponds to the authors emotions.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address:
BANGKOK
Email:
library@kmutnb.ac.th
Created:
2021
Modified:
2025-07-04
Issued:
2025-07-04
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation :
In Science and Technology Research Institute, King Mongkut's University of Technology North Bangkok, ECTI Association and IEEE Thailand Section. 2021 Research, Innovation, and Innovation Congress (RI2C 2021) (pp.74-79). Bangkok : Science and Technology Research Institute
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.043326 วินาที
Nirach Romyen
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Learning sentiments using co-occurrence analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Nirach Romyen;Sureeporn Nualnim;Maleerat Maliyaem;Unger, Herwig | บทความ/Article | |
| Sentiment analysis in Thai documents based on Centroids teat representation
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Nirach Romyen. | Maleerat Maliyaem Unger, Herwig | วิทยานิพนธ์/Thesis |
Sureeporn Nualnim
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Academic plagiarism detection based on centroids text representation
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Sureeporn Nualnim. | Unger, Herwig | วิทยานิพนธ์/Thesis |
| Learning sentiments using co-occurrence analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Nirach Romyen;Sureeporn Nualnim;Maleerat Maliyaem;Unger, Herwig | บทความ/Article |
Maleerat Maliyaem
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| VGG-16 and optimized CNN for emotion classification
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Amornvit Vatcharaphrueksadee.;Rattikarn Viboonpanich.;Puttakul Sakul-ang.;Maleerat Maliyaem. | บทความ/Article | |
| Deep learning based printed circuit boards defect detection using multiple depth 2D x-ray image
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chukiat Boonkorkoer;Phayung Meesad;Maleerat Maliyaem | บทความ/Article | |
| Developing an adaptive requirement elicitation framework : a study for state enterprises of Thailand
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Ajchareeya Chaipunyathat;Maleerat Maliyaem;Nalinpat Bhumpenpien | บทความ/Article | |
| The amount of solid waste forecasting using time series ANFIS
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Maleerat Maliyaem | บทความ/Article | |
| Learning sentiments using co-occurrence analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Nirach Romyen;Sureeporn Nualnim;Maleerat Maliyaem;Unger, Herwig | บทความ/Article | |
| Overmind, a collaborative decentralized machine learning framework, the interpretation of network behaviour
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Puttakul Sakul-Ung;Hathairat Ketmaneechairat;Maleerat Maliyaem | บทความ/Article |
Unger, Herwig
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| An overview on the development of Thai natural language processing
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chalermpol Tapsai.;Phayung Meesad.;Unger, Herwig | บทความ/Article | |
| Question classification from Thai sentences by considering word context to question generation
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Saranlita Chotirat;Phayung Meesad;Unger, Herwig | บทความ/Article | |
| Graph-based word clustering considering the distance and the connectivity of a co-occurrence
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Supaporn Simcharoen;Unger, Herwig | บทความ/Article | |
| Learning sentiments using co-occurrence analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Nirach Romyen;Sureeporn Nualnim;Maleerat Maliyaem;Unger, Herwig | บทความ/Article |