I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 1 9 ,   p p .   4 4 5 2 ~ 4 4 5 9   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 9 i 5 . p p 4 4 5 2 - 4 459           4452       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   H y brid app ro a ch :  na iv e bay es a nd  senti m en t  VA DE R f o r  a na ly z ing  senti m e nt  o f  m o bile  unbo x ing  video  co m m e nts       Cha it hra   V .   D .   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e ,   CHRIST   (De e m e d   to   b e   Un iv e rsity ),   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   3 1 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A p r   24 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Ma y   3 ,   2 0 1 9       Re v o lu ti o n   in   s o c ial  m e d ia  h a s  a t trac ted   th e   u se rs  to w a rd s  v id e o   sh a rin g   sites   li k e   Yo u T u b e .   It  is  th e   m o st  p o p u lar  so c ial  m e d ia  site  w h e re   p e o p le  v iew ,   sh a re   a n d   in tera c t  b y   c o m m e n ti n g   o n   th e   v id e o s.  T h e re   a re   v a rio u s  ty p e s  o f  v id e o s  th a t  a re   sh a re d   b y   th e   u se rs  li k e   so n g s,  m o v ie  trail e rs,  n e w s,   e n terta in m e n t  e tc.  No w a d a y s th e   m o st t re n d in g   v id e o s is  th e   u n b o x in g   v id e o s  a n d   i n   p a rti c u lar  u n b o x in g   o f   m o b il e   p h o n e s  w h ich   g e ts  m o re   v iew s,  li k e s/d isli k e s  a n d   c o m m e n ts.  A n a l y z in g   th e   c o m m e n ts  o f   t h e   m o b il e   u n b o x in g   v id e o s  p ro v id e s  t h e   o p in i o n   o f   th e   v iew e rs  to w a rd s  t h e   m o b il e   p h o n e .   S t u d y in g   th e   se n ti m e n t  e x p re ss e d   in   th e se   c o m m e n ts   s h o w   if  th e   m o b il e   p h o n e   is  g e tt in g   p o sit iv e   o r  n e g a ti v e   f e e d b a c k .   A   H y b rid   a p p r o a c h   c o m b in in g   th e   lex ico n   a p p ro a c h   S e n ti m e n t  V A DER  a n d   m a c h in e   lea rn in g   a lg o rit h m   Na iv e   Ba y e s  is  a p p li e d   o n   t h e   c o m m e n ts  to   p re d ict  th e   se n ti m e n t.   S e n ti m e n t  V A DER  h a s  a   g o o d   im p a c t  o n   t h e   Na iv e   Ba y e s  c las sif i e r  in   p re d ictin g   t h e   se n ti m e n t  o f   th e   c o m m e n t.   T h e   c las si f ier  a c h iev e s  a n   a c c u ra c y   o f   7 9 . 7 8 %   a n d   F 1   sc o re   o f   8 3 . 7 2 % .   K ey w o r d s :   Mo b ile  u n b o x i n g   Naiv e  b a y e s   Sen ti m e n t a n a l y s is   Sen ti m e n t V A DE R   Yo u T u b e   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Siv a k u m ar   R ,     Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   C HR I ST   ( Dee m ed   to   b e  Un iv er s it y ) ,   B en g al u r u ,   I n d ia .   E m ail:  s iv a k u m ar . r @ ch r i s tu n i v er s it y . in       1.   I NT RO D UCT I O N     So cial  m ed ia  s ites   ac t   as  a  m ed iu m   f o r   th e   u s er s   to   p o s t  r e v ie w s   o f   t h e  p r o d u ct,   s er v ice s ,   is s u es  o r   ev en t s .   T h e  u s er   g e n er ated   co m m en t s   ar e  o f   g r ea t  h elp   f o r   p eo p le  lo o k in g   f o r   t h e  v ie w s   o f   th e  u s er s   w h o   h av e   u s ed   th e  p r o d u ct  o r   s er v ices.  W ith   th e  g r o w i n g   p o p u lar it y   o f   v ar io u s   s o cial  m ed ia  s ites   Y o u T u b e  is   g ain i n g   a  lo t  o f   atte n tio n   f r o m   t h e  u s er s .   Yo u T u b e  n o t  o n l y   p r o v id e s   v id eo s   b u t  also   a  p lat f o r m   f o r   th e  v ie w er s   to   ex p r ess   t h eir   o p in io n   to w ar d s   th e  v id eo   in   t h e  f o r m   o f   li k es,  d is lik e s   an d   co m m e n ts .     Yo u T u b e  h as  v ar iet y   o f   u s er   g en er ated   an d   co r p o r ate  m ed i a  v id eo s   w h ic h   in c lu d es  m o v i e  tr ailer s ,   m u s ic,   T V  s h o w s ,   ed u ca tio n a l,  v lo g g i n g   a n d   u n b o x i n g   v id eo s .   Un b o x i n g   v id eo s   ar e  th e   tr en d i n g   an d   m o s t   v ie w ed   a m o n g   t h e  v id eo s   a v ai lab le  o n   Yo u T u b e.   Un b o x in g   v id eo s   ar e  r eg ar d in g   p r o d u cts  th at  ar e  n e w   i n   th e   m ar k et,   l ik e  elec tr o n ic  g ad g et s ,   m o b ile  p h o n e s ,   clo th e s   an d   ac ce s s o r ies.  T h e  co n ce p t  o f   u n b o x in g   v id eo   is   a  p er s o n   u n b o x es  t h e  n e w   p r o d u ct,   r ev ie w s   a n d   ex p r ess e s   h is /h er   o p in io n   to w ar d s   t h e  p r o d u ct  as  a n   e n d   u s e r .   W ith   th e  f r eq u e n t  r elea s es  o f   m o b ile  p h o n es  b y   v ar io u s   m a n u f ac t u r er   e m b ed d ed   w it h   tr e n d in g   tech n o lo g ie s ,   it  b ec o m e s   d if f ic u lt  to   p u r ch a s e  a  m o b ile  w it h   tech n o lo g ie s   w o r th   t h e  m o n e y .   R e v ie w   e x p r ess ed   in   m o b ile   u n b o x in g   v id eo   alo n g   w it h   t h e  co m m en ts   f r o m   t h e  v ie w er s   to w ar d s   t h e   v id eo   g u id e  o n e   t o   k n o w   m o r e  ab o u t  th e  m o b ile.   Sen ti m e n t  a n al y s is   o f   m o b ile  u n b o x in g   v id eo   co m m e n t  h el p s   an al y zin g   t h e  u s er ’ s   r ea cti o n   to w ar d s   th e  m o b ile   p h o n e.   T h e  m eta d ata  o f   th e  v id eo   ( li k es,  d is li k es,  v ie w s   an d   co m m e n t s )   e x p r ess   t h e  v ie w er ’ s   r ea ctio n   to w ar d s   t h e  p h o n e.   Me tad ata  s u ch   as   li k es  a n d   d is li k es  d o   n o t  p r o v id e  d etaile d   s en t i m e n t   o f   th e   v ie w er s ,   t h er ef o r e  co m m e n t s   ar e  co n s id er ed   to   an al y ze   t h e   v ie w er ’ s   o p in io n .   T h e  co m m en t  b y   th e  v ie w er s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Hyb r id   a p p r o a c h :   n a ive  b a ye s   a n d   s en timen t V A DE R   f o r   a n a lyzi n g   s en timen t …   ( C h a ith r a   V   D )   4453   ex p r ess es  a  p o s iti v e  o r   a  n eg a tiv e  o p in io n   to w ar d s   t h e  m o b ile  p h o n e.   Fo r   s tu d y i n g   t h is   u n b o x i n g   o f   L G  G7   m o b ile   p h o n e  is   r a n d o m l y   co n s id er ed .   T h e  m etad ata  ( li k es,   d is lik e s ,   co m m e n ts   etc. )   ass o ciate d   w i th   th e  L G   G7   p h o n e  is   ex tr ac ted   u s i n g   an   o n li n e  Yo u T u b e   s cr ap p er .   H y b r id   ap p r o ac h   w h ich   co m b in es  b o th   m ac h i n e   lear n in g   a n d   lex ico n   ap p r o ac h   is   f o llo w ed   to   p er f o r m   th e   s en ti m e n t  clas s i f icatio n   o f   t h e  co m m e n ts .   T h e   r esu lt s   o f   t h e  clas s i f icatio n   will  h elp   t h e  v ie w er s   to   k n o w   ab o u t  th e  m o b ile  p h o n e  a n d   d ec id e  is   i t  w o r t h   b u y i n g   o r   n o t.        2 .     T H E O R E T I CA L   B ACK G R O UND   2 . 1 .     Senti m ent   a na ly s is   Sen ti m e n t  an a l y s is   [ 1 ]   is   a  s t u d y   f o r   k n o w in g   t h e  s en ti m en t  ex p r ess ed   in   t h e  u s er ’ s   o p in io n   to w ar d s   a  p r o d u ct  o r   an   is s u e.   Sen ti m e n t  ex p r es s ed   b y   a n   in d i v id u a l  ca n   b e  p o s itiv e,   n e g ati v e  o r   n eu tr al.   I n   th is   p ap er   s en ti m e n t  is   co n s id er ed   to   b e  eith er   p o s itiv e  o r   n e g ati v e.   P o s iti v e  s e n ti m en t  s h o w s   th a t  th e  u s er   h a s   lik ed   t h e   p r o d u ct  o r   ag r ee s   w i th   t h e  i s s u e  w h er ea s   n e g ati v e  s en t i m en t  s h o w s   t h e  d i s lik e   to w a r d s   th e   p r o d u ct  o r   d is ag r ee m e n t  w it h   th e  is s u e.   Stu d y in g   t h e  s e n ti m e n t  e x p r ess ed   to w ar d s   th e  p r o d u ct  a n s w er s   q u esti o n s   h o w  th e  p r o d u ct  is   d o in g   i n   t h e  m ar k et  w h e th er   it i s   g ett in g   p o s iti v e  o r   n eg ati v e  r esp o n s e.     2 . 2 .     L ev els  o f   s ent i m ent   a na ly s is   Sen ti m e n t a n a l y s is   ca n   b e  p er f o r m ed   o n   3   d if f er en t le v el s   as  s h o w n   in   F ig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   L ev el s   o f   Se n ti m e n t  An al y s i s       2 . 2 . 1 .   Do cu m ent   lev el   Do cu m e n t  le v el  s e n ti m en t  an al y s i s   clas s if ies  en tire   d o cu m en t  eit h er   as  p o s itiv e  o r   n eg a tiv e.   T h is   lev el  o f   s e n ti m e n t a n al y s is   i s   u s ed   w h e n   t h e  en t ir e  d o cu m e n t is r elate d   to   a  s in g le  en tit y   o r   to p ic.     2 . 2 . 2 .   Sente nce  lev el   Sen te n ce   lev e l  s en ti m en t  a n al y s i s   clas s i f ies  ea c h   s en ten c e  in d iv id u all y   b ased   o n   t h e   s en ti m e n t   ex p r ess ed .   T h is   lev el  o f   s en ti m e n t  clas s i f icatio n   ac t s   as   s u b j ec tiv e  clas s if icatio n .   T h e  class if icatio n   i n   s en te n ce   le v el  ca n   b e  e x p r ess ed   as  p o s itiv e,   n e g ati v e  o r   n e u tr al.   I t  d if f er en tia tes  b et w ee n   th e  s u b j ec tiv e  an d   th e  o b j ec tiv e  in f o r m atio n   p r es en t in   t h e  s e n te n ce s .     2 . 2 . 3 .   E ntit y   o r  a s pect   lev el   Asp ec t  lev el   co n ce n tr ates  o n   t h e  o p in io n ,   w it h   th e   id ea   th at  an   o p in io n   co n s i s ts   o f   a  s en t i m en t  an d   a   tar g et.   I t  p er f o r m s   a  f i n e - g r ai n ed   s en ti m e n t  an al y s i s   an d   d if f er en tiate s   w h at  a  u s er   w a n ts   an d   d o es  n o t  w an t.   T h is   lev el  o f   s e n ti m e n t  a n al y s is   i s   p r ef er r ed   w h e n   m o r e  t h an   t w o   p r o d u cts  r ev ie w s   ar e  to   an al y ze d   o r   th e   f ea t u r es  o f   t h e  p r o d u ct  h as  to   b e  an al y ze d   to   k n o w   w h a t  f ea tu r e  is   g etti n g   m o r e  p o s iti v e  r esp o n s e  o r   n eg a tiv e   r esp o n s e.     2 . 3 .     T ec hn i qu e s   o f   s ent i m ent   cla s s if ica t io n   Sen ti m e n t  o f   a  d o cu m e n t  o r   a  s en te n ce   ca n   b e  cla s s i f ied   b y   t h e  f o l lo w in g   m et h o d s   as   s h o w n   in   Fig u r e  2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   4 4 5 2   -   4459   4454       Fig u r e  2 .  C lass if ica tio n   tec h n i q u es       2 . 3 . 1 .   M a chine  lea rning   a pp ro a ch   Sen ti m e n t  class if icatio n   u s i n g   m ac h i n e  lear n i n g   ap p r o ac h   is   d iv id ed   in to   s u p er v is ed   lea r n in g   an d   u n s u p er v is ed   lear n i n g .   S u p er v is ed   lear n in g   w a y   o f   s e n ti m en t  clas s if icatio n   i s   u s ed   f o r   d ataset  w h er ea s   u n s u p er v is ed   lear n i n g   m e th o d s   ar e  u s ed   f o r   d ataset  w i th o u t  th e  lab el s .   T h er e  ar e  m a n y   s u p er v is ed   clas s i f ier s   an d   th e  m o s t c o m m o n l y   u s ed   class i f ier s   ar e  v ar io u s   p r o b ab ilis tic  clas s i f ier s   an d   Nai v e  B a y e s   class i f ier s .     2 . 3 . 2 .   L ex ico n  ba s ed  a p pro a ch   Sen ti m e n t  cla s s i f icat io n   u s i n g   lex ico n   b ased   h as  t w o   s u b - a p p r o ac h es  d ictio n ar y   b ased   a n d   co r p u s   b ased .   Dictio n ar y   b ased   ap p r o ac h   d ep en d s   o n   t h e  d ict io n a r y   a n d   s ea r ch e s   f o r   s ee d   w o r d s   in   t h e  d ictio n ar y .   C o r p u s   b ased   ap p r o ac h   h as   a  lis t  o f   w o r d s   a n d   f i n d s   t h e  o p i n io n   w o r d s   i n   t h e  lar g e  co r p u s   i n   o r d er   to   ex tr ac t   th e  s e m a n tic  o r ien tatio n .     2 . 3 . 3 .   H y brid  a pp ro a ch   H y b r id   ap p r o ac h   co m b in es  b o th   th e  m ac h i n e  lear n i n g   a n d   lex ico n   b ased   ap p r o ac h   in   o r d er   to   p er f o r m   t h e  s e n ti m e n t c las s i f i ca tio n .       3.   RE L AT E D  WO RK   T h e  w o r k   [ 2 ]   b y   Han if   B h u i y an   et  al.   a n al y ze d   t h e  m eta d ata  ( lik es/d is li k e s /v ie w s /co m m en ts )   i n   o r d er   to   r etr iev e  th e  m o s t   r elev an t  an d   p o p u lar   v id eo   b ased   o n   th e   s ea r ch   b y   u s i n g   L e x ico n   s en t i m e n t   class i f ier   Sen ti  Stre n g t h .   B y   ap p ly i n g   th i s   ap p r o ac h   m a x i m u m   o f   7 5 . 4 %  ac cu r ac y   is   o b tain ed   in   o r d er   to   r etr iev e  th e  r elev a n t  an d   ef f ec tiv e  v id eo s .   Au th o r s   Fi k to r   et   al.   in   [ 3 ]   p r o p o s ed   Su p p o r t   Vec to r   Ma ch in e  f o r   class i f icatio n   an d   a  L e x ico n   m et h o d   to   f i n d   th e  p er ce n ta g e   o f   th e  s e n ti m en t  clas s   to   u n d er s tan d   t h e  ch ar ac ter   an d   th e  p er f o r m a n ce   o f   A h o k   as  a  g o v er n o r   r esu lted   i n   an   a cc u r ac y   o f   8 4 %.  T h e  w o r k   b y   Y. Han   et  al.   i n   [ 4 ]   p r o p o s ed   a  m o r p h o lo g ical  s en ten ce   p atter n   m o d el  w h ic h   u s es  asp ec t  b ased   s e n ti m e n t  le x i co n   p ar t  o f   s p e ec h   to   in cr ea s e   th e   ac c u r ac y   o f   t h e  p r o b ab ilit y   m o d el.   T h e  e x is tin g   m o d el  ac cu r ac y   w a s   i n cr ea s ed   u p   to   9 1 . 2 %   an d   also   h e lp s   i n   f i n d i n g   th e   asp ec ts   t h at  ar e  ad j ac en t  w it h   r esp ec t  to   p ar t  o f   s p ee c h .   T h e  p ap er   [ 5 ]   b y   S.   R an g as w a m y   et  al.   p r o p o s ed   a  tech n iq u e  to   ex tr ac t  a n d   an al y ze   m e tad ata  an d   m a k e  d ec is io n s   b y   u s in g   t h e   v id eo   UR L .   Me tad ata  r elate d   t o   th e  v id eo   is   e x tr ac ted   w it h   t h e  s ta g es o f   ca te g o r izatio n ,   p ar s in g   an d   lo o k u p   o f   th e  m etad ata.   T h e  w o r k   [ 6 ]   b y   Vip u l   et  a l.  u s e  th e   r u le   b ased   lex ico n   m o d el  s e n ti m e n t   V ADE R   to   a n al y ze   th e   t w i tter   d ata.   T ex t B lo b   is   u s ed   to   in cr ea s e  th e  ac c u r ac y   an d   a n   ef f icie n c y   o f   8 5 - 9 0 % is   r ea c h ed .   T h e  p ap er   [ 7 ]   b y   A s h o k   e t  al .   p r o p o s ed   a  f r a m e w o r k   u s in g   t h e  m ac h i n e  lear n i n g   ap p r o ac h es  a n d   s en ti m e n t  a n al y s i s   to   o p ti m ize   th e   s ea r c h   q u er ies   f o r   s u g g est in g   t h e  r esta u r an ts .   SVM,   Nai v e  B a y e s ,   R a n d o m   Fo r est  an d   Ma x i m u m   E n tr o p y   ar e  u s ed   to   eli m i n ate  th e  u n w a n ted   d ata  a n d   co n s id er   t h o s e  d ata  w h ic h   y ield s   b etter   r esu lt s   to   t h e  u s er   s ea r c h   q u er ie s .   S m ita s h r ee   C h o u d h u r y   e t  al.   i n   [ 8 ]   p r o p o s e d   an   u n s u p er v is ed   lex ico n   ap p r o ac h   to   f in d   th e  p o lar ity   o f   th e  u s er   co m m e n t.  Se n ti  W o r d n et  is   u s ed   to   f in d   th e  s en ti m en t  p o lar ity   a n d   lis t  i s   p r ep ar ed   b y   n e g ati n g   t h e  w o r d s   i n   t h e  co m m e n t.  C o m b i n atio n   o f   Se n ti  W o r d n et   an d   t h e  ad d ed   lis t   p er f o r m s   r es u lts   i n   b etter   ca te g o r izatio n   o f   t h e  co m m e n ts   a n d   th e  o u tco m e  i s   th a t n e g ati v e  s en ti m e n t i s   p o o r e r   th an   t h e  p o s iti v e.   Au t h o r s   Am ar   Kr is h n a   et  a l.  in   [ 9 ]   p r o p o s ed   m ac h i n e  lear n i n g   tech n iq u es  to   a n al y ze   t h e   s en ti m e n t o f   th e  co m m en t in   o r d er   to   id en tify   t h e  tr e n d s ,   s ea s o n alit y   a n d   f o r ec asts .   Naiv e  B ay e s   clas s i f icatio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Hyb r id   a p p r o a c h :   n a ive  b a ye s   a n d   s en timen t V A DE R   f o r   a n a lyzi n g   s en timen t …   ( C h a ith r a   V   D )   4455   is   u s ed   to   ca lcu la te  th e  p o lar ity   o f   co m m e n ts ,   d ec o m p o s e  ( )   f u n ctio n   o f   R   is   u s ed   to   f i n d   ti m e  s er ies  a n d   to   g iv e   t h e  o v er all   tr en d .   W ek a   i s   u s ed   f o r   f o r ec asti n g   o f   2 6   w ee k s .   Asad   Ulla h   R a fi q   K h a n   et  al.   i n   [ 1 0 ]   u s ed   Naiv e  B a y e s   al g o r ith m   a  m ac h in e   lear n i n g   ap p r o ac h   to   p er f o r m   m u lti - lab el  cla s s i f icatio n .   ME KA   to o l is u s ed   f o r   m u lt i - lab el   clas s if icatio n .   Naiv e   as s u m p tio n   r eg ar d in g   n ei g h b o r h o o d   k e y w o r d s   p er f o r m ed   w ell   a s   co m p ar e  to   o th er   e x p er i m e n t al  s etti n g .   T h e  p ap er   w o r k   [ 1 1 ]   b y   R i s h a n k i  J ain   u s ed   S AS  E M  T ex t   Mi n er   s o f t w ar e  to   p er f o r m   s en t i m e n t   an al y s i s   o n   m o v ie   tr ailer   co m m en ts   to   p r ed ict  th e   co llectio n   o f   t h e  b o x - o f f ice .   Sen ti m e n t  s co r es  ar e  ca lc u lat ed   an d   g r o s s   tr e n d   i s   p lo tted   w h ic h   s h o w s   th at   i n itial l y   p eo p le  w er e  lo o k in g   f o r w ar d   to   th e  r elea s e ,   a f ter   th e  m o v ie  la u n c h ed   v ie w er s   d id   n o t e n j o y .     Au t h o r s   Sier s d o r f er   et  al.   i n   [ 1 2 ]   u s ed   Naiv e  B a y e s   class i f ier   f o r   p r ed ictin g   th e   co m m e n t   ac ce p tan ce .   St u d ies  o f   lar g e  d ataset  u s i n g   Se n tiW o r d Net  an d   Yo u T u b e  m e tad at a  r ev ea led   s tr o n g   d ep en d en cies  b et w ee n   d i f f er en t  s e n ti m e n ts   e x p r ess ed   in   co m m en t s ,   co m m e n t  r atin g s   a n d   to p ic  o r ien tatio n   d is cu s s ed   i n   t h e  v id eo   co n te n t .   T h e  p ap er   [ 1 3 ]   b y   Kau s h ik   p r o p o s ed   a  b etter   tex t - b ased   s en ti m en t  m o d el   f o r   lar g e  d ataset  w i th   t h e  ai m   to   r ed u ce   th e  co m p le x it y   o f   s e n ti m e n t  m o d el.   ME   m o d elin g   tech n iq u e  u s ed   f o r   d eter m in i n g   th e  p o lar it y   o f   th e  co m m e n ts   an d   is   o b s er v ed   t h at  ME   s y s te m   o u tp er f o r m s   th e  Naiv e  B a y e s   an d   th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  ME   te ch n iq u e  is   s lig h tl y   i n f er io r   to   th e  SVM  tec h n iq u e.   W o r k   b y   A lia k s ei  Se v er y n   et   al.   in   [ 1 4 ]   d ef in ed   a   s y s te m a tic  ap p r o ac h   f o r   o p in io n   m i n in g   a n d   a  r o b u s t  s h allo w   s y n tactic  s tr u ct u r e  f o r   i m p r o v i n g   m o d el  ad ap tab ilit y .   A  s u p er v is ed   m u lti - cla s s   c la s s i f ier   i s   u s ed   to   ca r r y   o u t  t h e  ef f ec ti v e  o p in io n   m i n in g   a n d   k er n els  ar e  d e f i n ed   to   i m p r o v e  th e  f ea t u r e  v ec to r s .   T h e  p ap er   [ 1 5 ]   b y   T u r n e y   p r o v id es  t h e  u n s u p er v is ed   lear n i n g   al g o r it h m s   to   class i f y   t h e  r ev ie w s   a s   r ec o m m e n d ed   o r   n o t  r ec o m m en d ed .   Se m a n tic   o r ien tatio n   o f   th e   p h r ase s   i s   esti m ated   u s i n g   t h e  P MI - I R   alg o r ith m   an d   i t  atta in s   a n   a v er ag e   ac cu r ac y   o f   7 4 %.T h e  w o r k   [ 1 6 ]   b y   P an g   c lass i f ies  a  d o cu m e n t  n o t  b y   to p ic  b u t  in s tead   b y   o v er all  s e n t i m e n t.  T o   p er f o r m   th is   m ac h i n e   lear n i n g   al g o r it h m s   l ik e   Naï v e  B a y e s ,   Ma x i m u m   E n tr o p y   an d   Su p p o r t  Ma ch i n e  v ec to r s   ar e  u s ed .   I n   ter m s   o f   r elati v e  p er f o r m a n ce ,   Naï v e  B a y es p er f o r m s   w o r s t a n d   SVMs p er f o r m s   th e  b est.        4.     M E T H O DO L O G Y   Fig u r e  3   is   th e  p r o p o s ed   f r am e w o r k   to   p er f o r m   s e n ti m e n t  an al y s is   o f   th e  m o b ile  u n b o x in g   v id eo   co m m e n t s .   R u le  b ased   lex ico n   ap p r o ac h   Sen ti m e n t  V A DE R   is   u s ed   to   lab el  th e  e x tr ac te d   d ata.   L ab elled   d ata   is   p r e - p r o ce s s ed   to   to k en ize,   r em o v e  s to p w o r d s ,   p er f o r m   s te m m i n g   an d   co u n t  v ec to r izer .   Naiv e  B a y es   alg o r ith m   is   ap p lied   o n   p r e - p r o ce s s ed   d ata  to   class if y   t h e  co m m en t s   as e it h er   p o s itiv e  o r   n eg ati v e.           Fig u r e  3 .   P r o p o s ed   f r am e w o r k       4 . 1 .     Da t a   ex t ra ct io n   T h e  d ata   r eq u ir ed   f o r   th e  p er f o r m i n g   s en ti m en t  a n al y s is   o f   th e  m o b ile  u n b o x i n g   v id eo   is   ex tr ac ted   f r o m   Yo u T u b e.   T h e  m etad ata   ( lik e s ,   d is li k es   an d   co m m en t s )   ass o ciate d   w it h   t h e  v id eo   is   ex tr ac ted   b y   u s i n g   o n lin e  Yo u T u b e  s cr ap p er   ( h ttp :// y tco m m e n t s . k lo s ter m a n n . c a/) .   Yo u T u b e  s cr a p p er   ex tr ac ts   all  th e  co m m en t s   an d   m etad ata  as s o ciate d   w it h   it.  T h e  ex tr ac ted   d ata   ar e  a v ail ab le  in   th e   f o r m   o f   C SV   an d   J SON  f o r m at,   C SV  f o r m at  i s   co n s id er ed   f o r   an al y zin g   t h e  d ata  a n d   clas s i f y in g   t h e  co m m en ts .   I n   th is   p ap er   u n b o x i n g   o f   L G   G7   m o b ile  i s   r an d o m l y   co n s i d er ed   to   s tu d y   t h e  s en ti m e n t   ass o ciate d   w it h   t h e  v id eo   co m m en ts .   T h e  o n lin e  Yo u T u b e  s cr ap p er   is   u s ed   to   ex tr ac t  6 2 4 8   co m m e n t s   an d   th e  m etad ata   ass o ciate d   w it h   th e   v id eo .   T h e  e x tr ac ted   d ataset   co n s is t s   o f   1 4   m etad ata  li k e   u s er   id ,   u s er   n a m e,   d ate,   ti m e s ta m p ,   li k es,  co m m en t  e tc. ,   w h ich   p r o v id es  th e  d etai ls   o f   t h e  u s er   n a m e,   ti m e  a n d   d ate  w h e n   th e   co m m e n t  w as  m ad e  an d   also   p r o v id es  d etails  o f   th e  n u m b e r   o f   lik es  an d   d is li k es  f o r   th e  co m m e n t s .   W ith   all  th ese  m etad ata  a v ailab le  o n l y   th e  co m m en t  is   co n ce n tr at ed   to   s tu d y   t h e  s e n ti m en t  ex p r ess ed   b y   t h e  u s er   to w ar d s   t h e  m o b ile  p h o n e  b ei n g   u n b o x ed .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   4 4 5 2   -   4459   4456   4 . 2 .     Da t a   la belin g   us ing   s ent i m e nt  VADER   L G  G7   u n b o x i n g   v id eo   d atase t  d o es  n o t  co n tain   o u tp u t  attr i b u te  th at  lab el s   th e  co m m e n t  as  p o s itiv e   o r   n eg ati v e  in   o r d er   to   tr ain   a  s u p er v is ed   clas s i f ier .   A   r u le  b ased   lex ico n   ap p r o ac h   Sen ti m e n t  V A DE R   ( Vale n ce   A w ar e  Dictio n ar y   f o r   s E n ti m e n t  R ea s o n i n g )   [ 1 7 - 1 8 ]   is   ap p lied   to   g et  th e  o u tp u t  attr ib u te  th at  lab els   th e  co m m e n ts   a s   p o s itiv e,   n e u tr al  o r   n eg at iv e.   Se n ti m e n t  VADE R   n o t  o n l y   a s s i g n s   p o lar it y   to   th e  co m m e n t   b u t  also   a s s i g n s   th e   i n ten s it y   v alu e.   U n lik e   p o lar it y   b ased   m et h o d   w h ic h   cla s s i f ie s   t h e  s en ten ce s   a s   p o s iti v e,   n eg at iv e   o r   n e u tr al  w i th   t h e  v alu es   1 ,   - 1   a n d   0   r esp ec ti v el y ,   th e   v ale n ce   o r   i n te n s i t y   b ase d   m et h o d   co n s id er s   th e  in ten s it y   v al u e  as s o ciate d   w it h   t h e  w o r d s   to   r an g e  f r o m   - 1   to   1 .   Fo r   ex a m p le,   t h e  w o r d   “ g o o d ”  an d   “ e x ce lle n t”  w i ll  h a v e   s a m e  p o la r it y   o f   1   i n   p o lar it y   b a s ed   ap p r o ac h ,   w h er ea s   i n   v ale n ce   b ased   “ ex ce llen t”  is   co n s id er e d   to   b e  m o r e  p o s itiv e  th a n   “g o o d ”  s o   th e  in te n s it y   v alu e  f o r   ex ce lle n t  w il l b e  m o r e  th an   t h e  in ten s it y   v al u e  o f   g o o d .   I n   th i s   p ap er   Sen ti m e n t  V AD E R   w h ich   i s   a  r u le  b ased   ap p r o ac h   is   ap p lied   u s in g   t h e  p y th o n   p ac k ag e   Sen ti m e n tI n ten s it y An a l y ze r .   T h is   ass i g n s   th e  i n ten s it y   o f   in d iv id u a l  co m m en t  to   w h a t   ex ten t  i s   p o s itiv e,   n eg at iv e  a n d   n e u tr al.   A lo n g   w it h   t h e  3   v al u es  it  al s o   p r o v id es  th e  co m p o u n d   v al u e  w h ic h   is   t h e  n o r m alize d   v alu e  as s o ciate d   w it h   t h e  co m m en ts   th a t  r an g e  f r o m   - 1   to   1 .   C u t - o f f   v alu e  ar e  ch o s e n   f o r   th e  co m p o u n d   v al u e  w h er e  th e  v al u e s   m o r e  th a n   0 . 2   ar e   m ad e  1   an d   v alu es  w h ic h   ar e  less   th a n   - 0 . 2   ar e  m ad e  - 1   in d icati n g   p o s itiv e  a n d   n e g ati v e  co m m e n t  r esp ec ti v el y .   T h e  v alu e s   b et w ee n   0 . 2   an d   - 0 . 2   ar e  m ad e  0   m a k i n g   n e u tr al   co m m e n t s .   I n cr ea s e   i n   t h e  r a n g e  ( - 0 . 2   an d   0 . 2 )   w i ll  i n cr ea s e   th e   n e u tr al  co m m en t s   a n d   d e cr ea s e  th e   p o s iti v e  an d   n e g ati v e  co m m e n ts .   I t  b e co m e s   d i f f icu lt   to   tr ain   th e  cla s s i f ier   w it h   le s s   n e g ativ e   an d   p o s itiv e  co m m e n t s .   T h er ef o r e,   th e  r an g e  is   co n s id er ed   to   b e   0 . 2   an d   - 0 . 2 .     4 . 3 .     Da t a   pre - pro ce s s ing   C o m m e n ts   ar e  p r e - p r o ce s s ed   to   ap p ly   th e  m ac h in e  lear n i n g   alg o r ith m   Nai v e  B a y es.  T h e  co m m e n t s   w it h   t h e  n eu tr al  v alu e  0   ar e  r e m o v ed   an d   co m m en t s   w ith   v alu es  1   an d   - 1   ar e  co n s id er ed   to   p r e - p r o ce s s   an d   ap p ly   t h e  Nai v e  B a y es  al g o r ith m .   Data   is   p r e - p r o ce s s ed   to   r em o v e  s to p w o r d s ,   s te m   t h e   w o r d s   to   th e  r o o t   w o r d   u s i n g   th e  P o r ter   Ste m m e r   alg o r ith m .   C o u n t  v ec to r izer   is   ap p lied   to   co n v er t th e  w o r d s   as v ec to r s .       4 . 3 . 1 .   T o k eniz ing   T o k en izin g   i s   co n s id er ed   as  a n   i m p o r tan t   p r e - p r o ce s s in g   s t ep   in   cla s s i f y i n g   a  te x t   d ata.   T r ain in g   a n   alg o r ith m   to   clas s i f y   te x t  d at a  b y   u s i n g   en tire   d o cu m e n t  o r   a  s en te n ce   is   v er y   h ar d .   So ,   it  is   n ec e s s ar y   to   to k en ize  t h e  s e n te n ce   in to   w o r d s   an d   tr ain   th e  cla s s i f ier   w it h   th e  p o s iti v e  an d   n e g ati v e  w o r d s .     4 . 3 . 2 .   Sto pwo rds   T h ese  ar e  th e  w o r d s   t h at  d o   n o t  ad d   to o   m u ch   v al u e  in   cla s s if y i n g   it  as  eit h er   p o s itiv e  o r   n eg ati v e   w o r d .   T h e y   ar e   n o t   n ec e s s ar y   in   cla s s i f y i n g   t h e  s en te n ce   o r   d o cu m en t  s o   s to p w o r d s   o f   E n g lis h   ( a,   as,  is ,   t h e   etc. , )   ar e  r em o v ed   f r o m   t h e  s e n ten ce s .     4 . 3 . 3 .   Ste m m i ng   Ste m m i n g   is   a  p r o ce s s   o f   f i n d in g   t h e  r o o t  w o r d   o f   th e  wo r d s .   T h is   is   d o n e  b y   u s i n g   th e  P o r ter   Ste m m er   al g o r ith m .   T h is   r ed u ce s   t h e  ti m e  ta k en   b y   th e  a l g o r ith m   i n   tr ain in g   all  t h e  te n s e  o f   t h e  w o r d   i n to   eith er   p o s itiv e  o r   n e g ati v e.     4 . 3 . 4 .   Co un t   v ec t o rize r   C o u n t  v ec to r izer   h elp s   in   co n v er tin g   th e  w o r d s   in to   v ec to r s   w h ich   a  m ac h i n e  lear n i n g   al g o r ith m   ca n   ea s il y   u n d er s ta n d .   A p p l y in g   c o u n t  v ec to r izer   o n   th e  d ata  cr ea tes  a  m atr ix   o f   v ec to r s   f o r   t h e  w o r d s   p r esen t  i n   th e  d ataset.     4 . 4 .     Senti m ent   cla s s if ica t io n us in g   na iv e  ba y es   Su p er v i s ed   m ac h in e  lear n in g   alg o r ith m   Nai v e  B a y es  [ 1 9 - 2 1 ]   is   ap p lied   o n   th e  p r e - p r o ce s s ed   d ata  t o   p r ed ict  th e  s e n ti m e n t  o f   t h e  co m m en t s .   T h e  cla s s i f ier   i s   tr ai n ed   w it h   d ata  an d   te s ted   o n   t h e  u n s ee n   d ata  o r   th e   test i n g   d ata.   T h e  d ataset  is   d i v id ed   in   t h e  r atio   o f   7 :3   w it h   7 0 %  d ata  f o r   tr ai n i n g   an d   3 0 %  f o r   test i n g .   Fro m   th e   d ata  all  th e  n eu tr al  co m m en ts   ar e  r e m o v ed   m ak in g   it  a  b in ar y   clas s i f icatio n .   Fo r   p r ed ictin g   th e  co m m e n t   as  eith er   p o s itiv e  o r   n e g ativ e  th e  p r o b ab ilit y   o f   p r ed ictin g   t h e  class   h as  to   b e  5 0 %  ea ch .   I f   th e  ac cu r ac y   o f   p r ed ictin g   s i n g le   clas s   i s   m o r e  th a n   5 0 %,  SMOT E   alg o r ith m   is   ap p lied   i n   o r d er   to   b alan ce   th e   p r o b ab ilit y   o f   p r ed ictin g   a  s en ti m en t   to   5 0 %.  T h e  b alan ce d   d ataset  is   t h en   ap p lied   w it h   Nai v e  B a y e s   alg o r ith m   to   p r ed ict   th e  s e n ti m e n t  o f   th e  co m m e n ts .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e   Naiv e  B a y e s   clas s i f ier   is   c alcu lated   u s i n g   th e   co n f u s io n   m a tr ix .   T h e  co n f u s i o n   m atr i x   g i v e s   th e  co u n t o f   th e  c o r r ec tly   a n d   in co r r ec tl y   p r ed icted   p o s itiv e  an d   n eg at iv e  co m m e n t s   b y   t h e  clas s if ier .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Hyb r id   a p p r o a c h :   n a ive  b a ye s   a n d   s en timen t V A DE R   f o r   a n a lyzi n g   s en timen t …   ( C h a ith r a   V   D )   4457   5.     RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   Sen ti m e n t  V A DE R   ap p lied   t o   lab el  th e   co m m e n ts   w it h   t h e  r a n g e   v al u e   o f   0 . 2   a n d   - 0 . 2   r esu lt s   ef f ec tiv e l y   lab elin g   t h e  co m m en ts .   T ab le  1   s h o w s   t h e   r e s u lt   o f   ap p l y i n g   t h e  Se n ti m e n t  V ADE R   o n   th e   d ataset.   T h e  lab eled   d ata  is   co u n ted   f o r   t h e  n u m b er   o f   p o s iti v e,   n eg at iv e   an d   n e u tr al  v al u e s   w h ich   is   s h o w n   i n   th e  T ab le  1 .   Fig u r e  4   s h o w s   t h e  g r ap h icall y   r ep r esen tatio n   o f   Sen ti m en t   V A DE R   r esu lt  w h e n   ap p lied   o n   th e   d ataset.   C o m m e n ts   t h at  lab eled   n eu tr al  ar e  r e m o v ed   m a k in g   a  b in ar y   cla s s i f ica tio n   f o r   p r ed ictin g   th e   s en ti m e n t  a s   eit h er   p o s iti v e  o r   n e g ati v e.   T h e  d ataset  w it h   p o s iti v e  an d   n e g ati v e  co m m e n t  i s   u s ed   to   tr ain   th e   Naiv e  B a y e s   clas s if ier .   Fro m   T ab le  1   i t  is   clea r   th at  t h e  p o s itiv e  co m m e n ts   ar e  m o r e  th an   th e  n eg a tiv e   co m m e n t s   in   th e  tr ai n i n g   d at aset.   T h e  ac cu r ac y   o f   p r ed ictin g   p o s iti v e  co m m en ts   is   6 2 . 9 9 %  w h ich   i s   m o r e  th an   5 0 %  ca u s i n g   an   i m b ala n ce .   Fo r   a  b in ar y   c lass if ica tio n   th e  ac cu r ac y   o f   p r ed ictin g   a  cl ass   h a s   to   b e  5 0 %.  Sin ce   ac c u r ac y   o f   p r ed ictin g   p o s itiv e  co m m e n ts   is   6 2 . 9 9 %  cr ea tin g   i m b ala n ce   SMOT E   alg o r ith m   i s   u s ed   to   r esto r e  th e  b alan ce .   S MO T E   alg o r ith m   ap p lied   o n   t h e  d ata s et  cr ea tes  a  b ala n ce   f o r   p r ed ictin g   t h e  s e n ti m en t  class   as e it h er   p o s iti v e  o r   n eg a tiv e.       T ab le  1 .   R esu lts   o f   s en ti m en t  VADE R   S e n t i me n t   V a l u e s   C o mm e n t   C o u n t   P e r c e n t a g e   ( %)   P o si t i v e   ( V a l u e   1 )   1 6 3 1   3 7 . 2 9   N e g a t i v e   ( V a l u e   - 1)   9 5 5   2 1 . . 8 3   N e u t r a l   ( V a l u e   0 )   1 7 8 7   4 0 . 8 6           Fig u r e  4 .  Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   s e n ti m e n t  V A DE R   r es u lt       Naiv e  B a y e s   clas s i f ier   is   tr ai n ed   w it h   t h e  co m m e n ts   h a v in g   th e  lab els.  T h e  clas s i f ier   is   t h en   ap p lied   o n   th e  test in g   d ataset  a n d   ac cu r ac y   o f   t h e  clas s i f ier   is   f o u n d   to   b e  7 9 . 7 8 %  w it h   th e  F 1   s co r e  o f   8 3 . 7 2 %.   C o n f u s io n   m atr i x   also   ca lled   er r o r   m atr ix   v i s u a ll y   s h o w s   t h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  clas s i f i er   f o r   th e  test   d ata   w h o s e  ac t u al  v al u es  ar e  k n o w n .   I t  p r o v id es  th e  n u m b er   o f   co r r ec t  an d   in co r r ec t  class   p r ed ictio n .   T ab le  2   s h o w s   th e  co n f u s io n   m atr i x   a s s o ciate d   w it h   t h e  Nai v e  B a y es  class if ier   ap p lies   o n   t h e  te s t  d ata.   Ou t  o f   4 1 0   n eg at iv e  co m m en t s   i n   th e  te s t   d ataset  3 0 5   w er e  co r r ec tl y   p r ed icted   as  n eg at iv e  cla s s   a n d   1 0 5   w er e  p r ed icted   p o s itiv e  b u t  w a s   n eg at iv e.   W it h   6 8 8   p o s itiv e   co m m en ts   in   th e  test   d ata s et  5 7 1   w er e  p r ed icted   as  p o s iti v e  a n d   1 1 7   p r ed icted   n eg ati v e  b u t  w a s   p o s itiv e.       T ab le  2 .   C o n f u s io n   m atr i x     P r e d i c t e d   N e g a t i v e     P r e d i c t e d   P o si t i v e     A c t u a l   N e g a t i v e   3 0 5 ( T r u e   N e g a t i v e )   1 0 5 ( F a l se   P o si t i v e )   A c t u a l   P o si t i v e     1 1 7 ( F a l se   N e g a t i v e )   5 7 1 ( T r u e   P o si t i v e )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 9   :   4 4 5 2   -   4459   4458   6.     CO NCLU SI O N   H y b r id   ap p r o ac h   f o r   p er f o r m i n g   s en ti m en t  a n al y s i s   o f   L G  G7   m o b ile  u n b o x i n g   v id eo   w a s   i m p le m en ted .   Fro m   t h e  e x tr ac ted   d ataset  o f   L G  G7   m o b ile  u n b o x in g   v id eo   o n l y   t h e  co m m e n t s   w er e   co n ce n tr ated   to   p er f o r m   s en ti m en t  an al y s i s .   T h e  o b j ec tiv e  o f   co n s id er in g   co m m e n ts   f o r   s tu d y in g   s e n ti m e n t   w a s   th a t  it  e x p r ess es  ac t u al  o p in io n   t h a n   li k es/d i s li k es.  R u le   b ased   lex ico n   ap p r o ac h   Sen ti m en t  V A DE R   w as   ap p lied   to   lab el  th e  co m m e n t s .   I n   o r d er   to   p er f o r m   b in ar y   cl ass i f icatio n   n e u tr al  co m m e n t s   w er e  r e m o v ed   an d   th e  Nai v e  B a y es c la s s i f ier   w as   tr ain ed   w i th   7 0 % o f   t h e   d ata.   T h e  class if ier   w a s   th e n   te s ted   o n   th e  3 0 % u n s ee n   d ata  an d   an   ac cu r ac y   o f   7 9 . 7 8 % a n d   F1   Sco r e  o f   8 3 . 7 2 %  w a s   ac h iev ed .   T h e  co n f u s io n   m at r ix   o b tain ed   b y   t h e  p er f o r m a n ce   o f   th e   clas s i f ier   s h o w s   t h at   th e   clas s i f ier   h a s   p er f o r m ed   s i g n i f ica n tl y   w e l l  i n   p r ed ictin g   t h e   s en ti m e n t  o f   t h e  co m m en ts .   I t  is   also   o b s er v ed   th at  th e  le x ico n   ap p r o ac h   Sen ti m e n t  V A DE R   u s ed   f o r   th e   s o cial  m ed ia  te x t h a s   a  g o o d   im p ac t o n   th e  Na iv e  B a y e s   cla s s i f ier   in   p r ed ictin g   t h e  s e n ti m en t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   L iu   B,   “ S e n ti m e n t  a n a l y sis   a n d   o p in i o n   m in in g , ”   in   S y n th e sis L e c tu re s o n   Hu ma n   L a n g u a g e   T e c h n o lo g ies :  M o rg a n   &   Cla y p o o l  P u b l ish e rs ,   M a y   2 0 1 2 .   [2 ]   Ha n if   Bh u iy a n ,   Jin a t  A ra ,   Ra jo n   Ba rd h a n ,   e t  a l. ,   “ Re tri e v in g   Yo u T u b e   V id e o   b y   S e n ti m e n t  A n a l y si s  o n   Us e r   Co m m e n t, ”   in   IEE E  In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   S ig n a l  a n d   Ima g e   Pro c e ss in g   Ap p li c a ti o n s ,  Ku c h in g ,   M a lay sia ,   S e p   2 0 1 7 .   [3 ]   F ik to r  Im a n u e l  T a n e sa b ,   Ir w a n   S   e m b iri n g ,   Hin d riy a n to   Dw i   P u rn o m o ,   “ S e n ti m e n t  A n a l y sis   M o d e l  Ba se d   On Yo u t u b e   Co m m e n t  Us in g   S u p p o rt  V e c to r  M a c h i n e , ”   in   In ter n a t io n a l  J o u r n a l  o f  Co mp u ter   S c ien c e   a n d   S o ft w a re   En g i n e e rin g   ( IJ CS S E) ,  v o l.   6 ,   n o .   8 ,   p p .   1 8 0 - 1 8 5 ,   2 0 1 7 .   [4 ]   Yo u n g su b   Ha n ,   Kw a n g m i  Ko   Ki m ,   “ S e n ti m e n t  A n a l y sis  o n   S o c ial  M e d ia  Us in g   M o rp h o lo g ica l  S e n ten c e   P a tt e rn   M o d e l, ”   in   IEE E   1 5 th   In ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   S o ft w a re   En g i n e e rin g   Res e a rc h ,   M a n a g e me n t  a n d   A p p li c a ti o n s   ( S ER A) ,  L o n d o n ,   UK ,  Ju n   2 0 1 7 .   [5 ]   S h a n ta  Ra n g a sw a m y ,   e t  a l. ,   “ M e tad a ta  Ex trac ti o n   a n d   Clas sif ica ti o n   o f   Yo u T u b e   V id e o s  Us in g   S e n ti m e n t  A n a l y si s,”   in   IEE E  In ter n a ti o n a l  Ca rn a h a n   Co n fer e n c e   o n   S e c u rity  T e c h n o lo g y   ( ICCS T ) ,  Orla n d o ,   F L ,   USA ,    Oc t  2 0 1 6 .   [6 ]   V ip u l   Ku m a r  Ch a u h a n ,   A sh ish   Ba n sa l,   Dr.  A m it a   G o e l,   “ Tw it ter  S e n ti m e n t  A n a l y sis  Us i n g   V a d e r, ”   i n   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  A d v a n c e   Res e a rc h ,   Id e a s  a n d   I n n o v a ti o n s  i n   T e c h n o l o g y   ( IJ AR IIT ) ,  v o l.   4 ,   n o .   1 ,     p p .   4 8 5 - 4 8 9 ,   2 0 1 8 .   [7 ]   M e g h a n a   A sh o k ,   e t  a l. ,   “ A   P e rso n a li z e d   Re c o m m e n d e r  S y ste m   u s in g   M a c h in e   L e a rn in g   b a se d   S e n ti m e n t  A n a l y sis  o v e r  S o c ial  Da ta,”  in   IEE E  S tu d e n ts’  Co n fer e n c e   o n   E lec trica l,   El e c tro n ics   a n d   C o mp u ter   S c ien c e ,   Bh o p a l,   I n d ia ,  M a r  2 0 1 6 .   [8 ]   S m it a sh re e   C h o u d h u ry ,   Jo h n   G .   Bre slin ,   “ Us e r  S e n ti m e n t  De tec ti o n :   A   Yo u T u b e   Us e   Ca se , ”   In :  2 1 st   Na ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Arti fi c i a l  I n telli g e n c e   a n d   Co g n it ive   S c ien c e ,   G a lwa y ,   Ire lan d ,   A u g   -   S e p   2 0 1 0 .   [9 ]   Am a r  Krish n a ,   Jo se p h   Zam b re n o ,   S a n d e e p   Kris h n a n ,   “ P o lari ty   T r e n d   A n a l y sis  o f   P u b li c   S e n ti m e n t  o n   Y o u T u b e , ”   in   COM AD  ' 1 3   Pro c e e d i n g s  o f  t h e   1 9 t h   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   M a n a g e me n t  o f  Da t a ,   A h m e d a b a d ,   In d ia ,    De c   2 0 1 3 ,  p p .   1 2 5 - 1 2 8 .   [1 0 ]   A s a d Ullah Ra fi q   Kh a n ,   M a d i h a   K h a n ,   M o h a m m a d   Ba d ru d d in   K h a n ,   “ Na iv e   M u lt i - lab e l  c las sifi c a ti o n   o f   Yo u T u b e   c o m m e n ts u sin g   c o m p a ra ti v e   o p in io n   m in in g , ”   Pro c e d i a   Co m p u te r S c ien c e ,   El se v ier .  v o l.   8 2 ,   p p .   57 - 6 4 ,   2 0 1 6 .   [1 1 ]   Rish a n k i  Ja in ,   “ S e n ti m e n t  A n a l y sis  o n   Y o u T u b e   M o v ie  T ra il e r  c o m m e n ts  to   d e term in e   th e   im p a c t  o n   Bo x - Of fi c e   Earn in g , ”   Ok la h o m a   S t a te  Un i v e rs ity ,   2 0 1 8 .   A v a il a b le :  h tt p s:/ /www . s a s.c o m /co n ten t/ d a m /S A S / su p p o rt/ e n /sa s - g lo b a l - f o ru m - p ro c e e d in g s/2 0 1 8 / 2 7 1 9 - 2 0 1 8 . p d f .   [1 2 ]   S iers d o rf e r,   S e rg iu   Ch e l a ru ,   Jo s e   S a n   P e d ro ,   “ H o w   Us e f u l  a re   Yo u r  Co m m e n ts?   A n a l y z in g   a n d   P re d ictin g   Yo u T u b e   C o m m e n ts  a n d   Co m m e n t  Ra ti n g s,”   in   Pro c e e d in g s  o f  t h e   1 7 t h   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   W o rl d   W i d e   W e b ,   Ra leig h ,   No rth   Ca ro li n a ,   U S A ,   A p r   2 0 1 0 ,   p p .   8 9 1 - 9 0 0 ,   2 0 1 0 .   [1 3 ]   L a k sh m ish   Ka u sh ik ,   A b h ij e e t  S a n g wa n ,   Jo h n   H.L .   Ha n se n ,   “ Au to m a ti c   S e n ti m e n t  Ex trac ti o n   f ro m   Yo u T u b e   V id e o s,”   in   IEE E  W o rk sh o p   o n   Au to ma t ic  S p e e c h   Rec o g n it io n   a n d   Un d e rs ta n d in g   ( AS RU) ,   Olo m o u c ,   Cz e c h   Re p u b li c ,   De c   2 0 1 3 ,   p p .   2 3 9 – 2 4 4 .   [1 4 ]   A li a k se iS e v e r y n ,   e t  a l. ,   “ Op in io n   M i n i n g   o n   Yo u T u b e , ”   i n   Pr o c e e d in g s  o f   th e   5 2 n d   An n u a l  M e e ti n g   o f   th e   Asso c ia ti o n   f o r Co m p u t a ti o n a l  L i n g u isti c s ,   Ba lt im o re ,   M a ry lan d ,   USA ,   Ju n   2 0 1 4 ,   p p.   1 2 5 2 – 1 2 6 1 .   [1 5 ]   P e ter  D.  T u rn e y ,   “ T h u m b s  Up   o r  T h u m b s  Do w n ?   S e m a n ti c   Orie n tatio n   A p p li e d   to   Un s u p e rv ise d   Clas sifi c a ti o n   o f   Re v ie w s,”   in   Pro c e e d in g s  o f  th e   4 0 t h   An n u a l  M e e ti n g   o f  t h e   Asso c ia ti o n   f o r  Co mp u ta ti o n a l  L i n g u isti c s  ( ACL ),   P h il a d e l p h ia ,   Ju l  2 0 0 2 ,   p p.   4 1 7 - 4 2 4 .   [1 6 ]   Bo   P a n g   a n d   L il li a n   L e e ,   S h iv a k u m a r  V a it h y a n a th a n ,   “ T h u m b s  u p ?   S e n ti m e n t  Clas sifi c a ti o n   u sin g   M a c h i n e   L e a rn in g   T e c h n iq u e s,”   in   Pro c e e d in g s  o f  th e   Co n fer e n c e   o n   Emp i ric a l  M e th o d s  in   Na t u ra l  L a n g u a g e   Pro c e ss in g   ( EM NL P) ,   P h il a d e lp h ia,  J u l   2 0 0 2 ,   p p .   79 – 86.   [1 7 ]   Hu tt o   C ,   G il b e rt  E,   “ V A DER:  A   P a rsim o n io u s  Ru le - b a se d   M o d e l  f o r  S e n ti m e n t  A n a l y sis  o f   S o c ial  M e d ia  T e x t, ”   in   8 th   in ter n a ti o n a l  AA AI  c o n fer e n c e   o n   we b lo g s a n d   s o c ia l  me d ia   ( ICW S M ) ,   2 0 1 4 .   [1 8 ]   Ch a u h a n   Vip u l  Ku m a r ,   e t  a l. ,   “ Tw it ter  S e n ti m e n t  A n a l y sis  U sin g   V a d e r, ”   i n   I. J   I d e a s  a n d   In n o v a ti o n s  i n   T e c h n o l o g y ,  p p .   4 8 5 - 4 8 9 ,   2 0 1 8 .   [1 9 ]   L o p a m u d ra   De y ,   e t  a l. ,   “ S e n t im e n t  A n a l y sis  o f   Re v ie w   Da t a se ts  Us in g   Na ïv e   Ba y e s‘ a n d   K - NN   Clas sif ier,”  in   I. J .   In fo rm a t io n   E n g i n e e rin g   a n d   El e c tro n ic B u si n e ss ,  p p   5 4 - 62,   Ju l   2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Hyb r id   a p p r o a c h :   n a ive  b a ye s   a n d   s en timen t V A DE R   f o r   a n a lyzi n g   s en timen t …   ( C h a ith r a   V   D )   4459   [2 0 ]   No rm a n   J a s m in e ,   e t  a l. ,   “ A   N a iv e - Ba y e s  S trate g y   f o r   S e n ti m e n t  A n a l y si s  on   De m o n e ti z a ti o n   a n d   In d ian   B u d g e t, ”   in   I. J   P u re   a n d   Ap p li e d   M a t h e ma ti c s ,  p p .   23 - 3 1 ,   2 0 1 7 .   [2 1 ]   Bh a n a p   a n d   Ka w th e k a r ,   “ S e n ti m e n t  A n a l y sis   O f   M o b il e   Da tas e ts   Us in g   Na ïv e   Ba y e s  A l g o rit h m , ”   i n   I. J   Ad v a n c e d   Res e a rc h   in   C o mp u ter   S c ien c e ,  p p   7 8 5 - 7 8 7 ,   M a r - A p r  2 0 1 8 .         B I O G RAP H Y   O F   AUTHO R         Ch a it h ra   V   D  is  P G   S c h o lar   a t  C HRIST   (De e m e d   to   b e   Un iv e rsit y ),   Be n g a lu ru .   S h e   re c e iv e d   a   B. S c   in   M a t h e m a ti c s,  El e c tro n ics   a n d   Co m p u ter  S c ien c e   f ro m   J y o ti   Niv a s  Co ll e g e   ( A u to n o m o u s) i n   2 0 1 6 ,   Be n g a lu r u .   He r  re se a rc h   in tere sts a re   Big   d a ta an d   Da ta A n a l y ti c s.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.