Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis

Langue : anglais

Edité par Springer, Palgrave Macmillan Dez 2015, 2015

3319253417 / 9783319253411

Série : Livre 2 sur 10 - Socio-Affective Computing

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The objective of this monograph is to improve the performance of the sentiment analysis model by incorporating the semantic, syntactic and common-sense knowledge. This book proposes a novel semantic concept extraction approach that uses dependency relations between words to extract the features from the text. Proposed approach combines the semantic and common-sense knowledge for the better understanding of the text. In addition, the book aims to extract prominent features from the unstructured text by eliminating the noisy, irrelevant and redundant features. Readers will also discover a proposed method for efficient dimensionality reduction to alleviate the data sparseness problem being faced by machine learning model.Authors pay attention to the four main findings of the book :Performance of the sentiment analysis can be improved by reducing the redundancy among the features. Experimental results show that minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) feature selection technique improves the performance of the sentiment analysis by eliminating the redundant features. Boolean Multinomial Naive Bayes (BMNB) machine learning algorithm with mRMR feature selection technique performs better than Support Vector Machine (SVM) classifier for sentiment analysis. The problem of data sparseness is alleviated by semantic clustering of features, which in turn improves the performance of the sentiment analysis. Semantic relations among the words in thetext have useful cues for sentiment analysis. Common-sense knowledge in form of ConceptNet ontology acquires knowledge, which provides a better understanding of the text that improves the performance of the sentiment analysis.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 124 pp. Englisch.…

N° de réf. du vendeur 9783319253411

Titre
Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Auteur
Basant Agarwal
Éditeur
Springer, Palgrave Macmillan Dez 2015
Année de publication
2015
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3319253417
ISBN à 13 chiffres
9783319253411
Poids de l'article
360 grammes
Dimensions
241x160x13 mm
Série
Livre 2 sur 10: Socio-Affective Computing

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