論文の概要: A Comparative Study on TF-IDF feature Weighting Method and its Analysis
using Unstructured Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04037v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 04:27:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 14:05:43.812079
- Title: A Comparative Study on TF-IDF feature Weighting Method and its Analysis
using Unstructured Dataset
- Title（参考訳）: 非構造データセットを用いたTF-IDF特徴量法と解析の比較検討
- Authors: Mamata Das, Selvakumar K., P.J.A. Alphonse
- Abstract要約: 用語周波数-逆文書周波数(TF-IDF)と自然言語処理(NLP)は、テキスト分類において最もよく用いられる情報検索手法である。
本研究では,非構造化データのテキスト分類における特徴重み付け手法の検討と解析を行った。
提案モデルは、IMDB映画レビューにおけるN-GramsとTF-IDFと、感情分析のためのAmazon Alexaレビューデータセットの2つの特徴を検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text Classification is the process of categorizing text into the relevant
categories and its algorithms are at the core of many Natural Language
Processing (NLP). Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) and NLP
are the most highly used information retrieval methods in text classification.
We have investigated and analyzed the feature weighting method for text
classification on unstructured data. The proposed model considered two features
N-Grams and TF-IDF on the IMDB movie reviews and Amazon Alexa reviews dataset
for sentiment analysis. Then we have used the state-of-the-art classifier to
validate the method i.e., Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression,
Multinomial Naive Bayes (Multinomial NB), Random Forest, Decision Tree, and
k-nearest neighbors (KNN). From those two feature extractions, a significant
increase in feature extraction with TF-IDF features rather than based on
N-Gram. TF-IDF got the maximum accuracy (93.81%), precision (94.20%), recall
(93.81%), and F1-score (91.99%) value in Random Forest classifier.
- Abstract（参考訳）: テキスト分類は、テキストを関連するカテゴリに分類するプロセスであり、そのアルゴリズムは多くの自然言語処理(NLP)の中核にある。
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) とNLP (NLP) はテキスト分類において最もよく用いられる情報検索手法である。
本研究では,非構造化データのテキスト分類における特徴重み付け手法の検討と解析を行った。
提案モデルは,imdb movie reviews の n-grams と tf-idf と,感情分析のための amazon alexa reviews データセットの2つの特徴を検討した。
次に、最先端の分類器を用いて、SVM(Support Vector Machine)、ロジスティック回帰(Logistic Regression)、Multinomial Naive Bayes(Multinomial NB)、ランダムフォレスト(Random Forest)、決定木(Decision Tree)、k-nearest neighbors(KNN)などの手法を検証する。
これら2つの特徴抽出から,N-Gramに基づくよりもTF-IDFによる特徴抽出が顕著に増加した。
TF-IDFは最大精度(93.81%)、精度(94.20%)、リコール(93.81%)、F1スコア(91.99%)を得た。
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