論文の概要: TF-IDFC-RF: A Novel Supervised Term Weighting Scheme
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07193v2
- Date: Wed, 12 Aug 2020 03:23:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 14:22:54.015980
- Title: TF-IDFC-RF: A Novel Supervised Term Weighting Scheme
- Title（参考訳）: TF-IDFC-RF:新しい改訂項重み付け方式
- Authors: Flavio Carvalho and Gustavo Paiva Guedes
- Abstract要約: 感性分析は、テキストサンプルで表現された態度を分類するために、いくつかの文脈で適用することができる。
最も一般的な用語重み付け方式はTF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)である。
本研究は、異なる項重み付け方式の比較研究を行い、TF-IDFC-RFと呼ばれる新しい教師付き項重み付け方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sentiment Analysis is a branch of Affective Computing usually considered a
binary classification task. In this line of reasoning, Sentiment Analysis can
be applied in several contexts to classify the attitude expressed in text
samples, for example, movie reviews, sarcasm, among others. A common approach
to represent text samples is the use of the Vector Space Model to compute
numerical feature vectors consisting of the weight of terms. The most popular
term weighting scheme is TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency).
It is an Unsupervised Weighting Scheme (UWS) since it does not consider the
class information in the weighting of terms. Apart from that, there are
Supervised Weighting Schemes (SWS), which consider the class information on
term weighting calculation. Several SWS have been recently proposed,
demonstrating better results than TF-IDF. In this scenario, this work presents
a comparative study on different term weighting schemes and proposes a novel
supervised term weighting scheme, named as TF-IDFC-RF (Term Frequency - Inverse
Document Frequency in Class - Relevance Frequency). The effectiveness of
TF-IDFC-RF is validated with SVM (Support Vector Machine) and NB (Naive Bayes)
classifiers on four commonly used Sentiment Analysis datasets. TF-IDFC-RF shows
promising results, outperforming all other weighting schemes on two datasets.
- Abstract（参考訳）: 感情分析は、通常バイナリ分類タスクと見なされる感情コンピューティングの一分野である。
この推論では、映画レビューや皮肉など、テキストサンプルで表現される態度を分類するために、感情分析をいくつかの文脈で適用することができる。
テキストサンプルを表現する一般的なアプローチは、項の重みからなる数値的特徴ベクトルを計算するためにベクトル空間モデルを使用することである。
最も一般的な用語重み付け方式はtf-idf(term frequency - inverse document frequency)である。
用語の重み付けにおいてクラス情報を考慮しないため、Unsupervised Weighting Scheme (UWS) である。
それとは別に、項重み付け計算のクラス情報を検討するSupervised Weighting Schemes (SWS)がある。
TF-IDFよりも優れた結果を示すいくつかのSWSが最近提案されている。
このシナリオでは、異なる用語重み付け方式の比較研究を行い、TF-IDFC-RF(Term Frequency - Inverse Document Frequency in Class - Relevance Frequency)と呼ばれる新しい用語重み付け方式を提案する。
SVM (Support Vector Machine) と NB (Naive Bayes) の分類器を用いて, TF-IDFC-RFの有効性を検証した。
TF-IDFC-RFは有望な結果を示し、他の重み付けスキームを2つのデータセットで上回る。
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