Filtre Tabanlı Öznitelik Seçim Yöntemleri Kullanılarak Metinlerde Duygu Sınıflandırması Üzerine Karşılaştırmalı Bir Çalışma

Author:

SAĞBAŞ Ensar Arif1ORCID

Affiliation:

1. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Abstract

Bir metin sınıflandırma problemi olarak duygu analizi, çevrimiçi metin belgelerinden öznel bilgi çıkarmanın kritik bir görevidir. Metin sınıflandırmanın önemli bir sorunu ise yüksek boyutluluktur. Boyut indirgeme, makine öğreniminde sınıflandırma performansını iyileştirmenin etkili bir yoludur. Alakasız özniteliklerin azaltılması eğitim süresini kısaltabilmekte ve sınıflandırma doğruluğunu artırabilmektedir. Farklı öznitelik seçim yöntemlerinin performansı, farklı veri kümelerinin özelliklerine bağlı olarak değişebilmektedir. Bu çalışmada filtre tabanlı 6 farklı öznitelik seçimi yönteminin (Korelasyon tabanlı öznitelik seçimi, Ki-kare, Kazanç oranı, Bilgi kazancı, OneR ve Simetrik belirsizlik katsayısı) performansı duygu sınıflandırmasında sıklıkla kullanılan 9 farklı veri kümesi üzerinde test edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Bütün veri kümelerinde her bir öznitelik seçimi yöntemi için filtre puanları hesaplanmıştır. Elde edilen filtre puanları büyükten küçüğe sıralanmıştır. En yüksek filtre puanına sahip öznitelikten en düşük filtre puanına sahip özniteliğe doğru öznitelikler bir önceki alt kümeye eklenerek yeni alt kümeler oluşturulmuş ve sınıflandırılmıştır. Hesaplama sonuçları, önerilen yaklaşımın 9 genel duygu sınıflandırma veri kümesi için Çok terimli Naive Bayes sınıflandırıcısını kullanarak ortalama %94.34 doğruluk oranlarına ulaştığını göstermektedir. Arama uzayı dikkate alındığında, bu yaklaşımın geliştirilebilir ve mevcut yaklaşımlarla rekabet edebilir olduğu sonucuna varılabilir.

Publisher

Firat Universitesi

Subject

General Medicine

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3