論文の概要: Dimensionality Reduction for Sentiment Classification: Evolving for the
Most Prominent and Separable Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04680v1
- Date: Mon, 1 Jun 2020 09:46:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 07:52:23.734970
- Title: Dimensionality Reduction for Sentiment Classification: Evolving for the
Most Prominent and Separable Features
- Title（参考訳）: 感性分類のための次元性低減:最も顕著で分離可能な特徴に進化する
- Authors: Aftab Anjum, Mazharul Islam, Lin Wang
- Abstract要約: 感情分類において、膨大なテキストデータ、その膨大な次元、および固有のノイズは、機械学習分類器が高レベルで複雑な抽象化を抽出することが極めて困難である。
既存の次元削減技術では、コンポーネントの数を手動で設定する必要があるため、最も顕著な特徴が失われる。
我々は,2次元化技術であるSentiment Term Presence Count(SentiTPC)とSentiment Term Presence Ratio(SentiTPR)からなる新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.156782836736784
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In sentiment classification, the enormous amount of textual data, its immense
dimensionality, and inherent noise make it extremely difficult for machine
learning classifiers to extract high-level and complex abstractions. In order
to make the data less sparse and more statistically significant, the
dimensionality reduction techniques are needed. But in the existing
dimensionality reduction techniques, the number of components needs to be set
manually which results in loss of the most prominent features, thus reducing
the performance of the classifiers. Our prior work, i.e., Term Presence Count
(TPC) and Term Presence Ratio (TPR) have proven to be effective techniques as
they reject the less separable features. However, the most prominent and
separable features might still get removed from the initial feature set despite
having higher distributions among positive and negative tagged documents. To
overcome this problem, we have proposed a new framework that consists of
two-dimensionality reduction techniques i.e., Sentiment Term Presence Count
(SentiTPC) and Sentiment Term Presence Ratio (SentiTPR). These techniques
reject the features by considering term presence difference for SentiTPC and
ratio of the distribution distinction for SentiTPR. Additionally, these methods
also analyze the total distribution information. Extensive experimental results
exhibit that the proposed framework reduces the feature dimension by a large
scale, and thus significantly improve the classification performance.
- Abstract（参考訳）: 感情分類において、膨大なテキストデータ、その膨大な次元、および固有のノイズは、機械学習分類器が高レベルで複雑な抽象化を抽出することが極めて困難である。
データをスパース化し、統計的に重要なものにするためには、次元削減技術が必要である。
しかし、既存の次元削減技術では、コンポーネントの数を手動で設定する必要があるため、最も顕著な特徴が失われ、分類器の性能が低下する。
我々の先行研究、すなわち項存在数(tpc)と項存在比(tpr)は、分離不能な特徴を拒絶する効果的な技術であることが証明されている。
しかし、最も顕著で分離可能な機能は、正と負のタグ付けされた文書の間で高い分布があるにもかかわらず、初期機能セットから削除される可能性がある。
そこで本研究では,2次元化手法であるSentiment Term Presence Count(SentiTPC)とSentiment Term Presence Ratio(SentiTPR)を新たに提案した。
これらの手法は、SentiTPCの項存在差とSentiTPRの分布差の比率を考慮して特徴を否定する。
また,本手法は全分布情報を解析する。
大規模な実験結果から,提案手法は特徴量を大幅に削減し,分類性能を著しく向上させることを示した。
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