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A Novel Approach for Sentiment Analysis of Punjabi Text using SVM

机译：支持向量机的旁遮普文本情感分析新方法

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Opinion mining or sentiment analysis is to identify and classify the sentiments/opinion/emotions from text. Over the last decade, in addition to english language, many indian languages include interest of research in this field. For this paper, we compared many approaches developed till now and also reviewed previous researches done in case of indian languages like telugu, Hindi and Bengali. We developed a hybrid system for Sentiment analysis of Punjabi text by integrating subjective lexicon, N-gram modelling and support vector machine. Our research includes generation of corpus data, algorithm for Stemming, generation of punjabi subjective lexicon, developing Feature set, Training and testing support vector machine. Our technique proves good in terms of accuracy on the testing data. We also reviewed the results provided by previous approaches to validate the accuracy of our system.
机译：观点挖掘或情感分析是要从文本中识别和分类情感/观点/情感。在过去的十年中，除了英语之外，许多印度语言也吸引了对该领域的研究兴趣。在本文中，我们比较了迄今为止开发的许多方法，并回顾了以前在泰卢固语，印地语和孟加拉语等印度语言中所做的研究。通过集成主观词典，N-gram建模和支持向量机，我们开发了一种用于旁遮普语文本情感分析的混合系统。我们的研究包括语料库数据的生成，词干的算法，旁遮普语主观词典的生成，功能集的开发，训练和测试支持向量机。我们的技术证明了测试数据的准确性。我们还回顾了以前方法提供的结果，以验证系统的准确性。

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