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Real Time Sentiment Analysis

机译：实时情绪分析

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Data is the most valuable resource. We have a lot of unstructured data generated by the social media giants Twitter, Facebook, and Google. Unfortunately, analytics on unstructured data cannot be performed. As the availability of the internet became easier, people started using social media platforms as the primary medium for sharing their opinions. Every day, millions of opinions from different parts of the world are posted on Twitter. The primary goal of Twitter is to let people share their opinion with a big audience. So, if the authors can effectively analyse the tweets, valuable information can be gained. Storing these opinions in a structured manner and then using that to analyse people's reactions and perceptions about buying a product or a service is a very vital step for any corporate firm. Sentiment analysis aims to analyse and discover the sentiments behind opinions of various people on different subjects like commercial products, politics, and daily societal issues. This research has developed a model to determine the polarity of a keyword in real time.
机译：数据是最有价值的资源。社交媒体巨头Twitter，Facebook和Google生成了许多非结构化数据。不幸的是，无法对非结构化数据进行分析。随着互联网的可用性变得越来越容易，人们开始使用社交媒体平台作为分享意见的主要媒介。每天，来自世界各地的数百万意见发表在Twitter上。 Twitter的主要目标是让人们与众多受众分享他们的观点。因此，如果作者能够有效地分析这些推文，则可以获得有价值的信息。对于任何公司而言，以结构化的方式存储这些意见，然后使用其来分析人们对购买产品或服务的反应和看法是至关重要的一步。情感分析旨在分析和发现不同人对商业产品，政治和日常社会问题等不同主题的观点背后的情感。这项研究开发了一种可实时确定关键字极性的模型。

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