Bây giờ, Internet đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng tôi. Mọi người làm tất cả mọi thứ trên Internet. Họ đọc, nghiên cứu, chia sẻ, mua, bán thậm chí viết truyện trên Internet. Một phần lớn người dùng internet nói tiếng bengali. Họ chia sẻ suy nghĩ, niềm tin, quan điểm và ý kiến của họ về những điều họ gặp trên Internet. Hầu hết trong số này được chia sẻ trong các trang web truyền thông xã hội và blog dưới dạng văn bản. Những hiểu biết có giá trị được đưa ra trong những ý kiến hoặc bài đăng được chia sẻ của người dùng Internet. Những hiểu biết này có một phạm vi hữu ích rộng lớn bắt đầu từ tiếp thị hiệu quả đến việc ngăn chặn lạm dụng hoặc thậm chí ngăn chặn một cuộc tấn công khủng bố. Để có thể làm như vậy, chúng ta cần xác định những hiểu biết sâu sắc từ bối cảnh của nội dung. Một trong những cách phổ biến nhất là khai thác ý kiến hoặc phân tích tình cảm. Nó cho phép chúng tôi đưa ra quyết định hiệu quả bằng cách trích xuất thông tin có giá trị ẩn bên trong dữ liệu bằng phương pháp học máy. Trong những năm gần đây, phương pháp học tập sâu cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc phân loại tình cảm. Trong luận án của chúng tôi, chúng tôi đề xuất một Mạng thần kinh tái phát dựa trên chú ý (RNN) để phân loại tình cảm của người Bengal. Chúng tôi đã có thể đạt được độ chính xác 93,78% trong việc nắm bắt tình cảm của bengali.
First release for Bangla Sentilizer