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Tweet Sentiment Extraction using Viterbi Algorithm with Transfer Learning
arxiv
The process of tweet sentiment extraction involves identifying the most impactful part of a sentence and determining whether the sentiment expressed is positive or negative. The objective of this research is to pinpoint the specific part of tweet sentences that evoke emotions.
External knowledge transfer deployment inside a simple double agent Viterbi algorithm
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We consider in this paper deploying external knowledge transfer inside a simple double agent Viterbi algorithm which is an algorithm firstly introduced by the author in his preprint "Hidden Markov Based Mathematical Model dedicated to Extract Ingredients from Recipe Text". The key challenge of this work lies in discovering the reason why our old model does have bad performances when it is confronted with estimating ingredient state for unknown words .
Hidden Markov Based Mathematical Model dedicated to Extract Ingredients from Recipe Text
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On this work, I performed a mathematical model based on Hidden Markov structures and I obtained a high level accuracy of ingredients extracted from text recipe which is a performance greater than what traditional methods could make without unknown words consideration.
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