Sentimentanalys är allmänt studerad för att extrahera åsikter från användargenererat innehåll (UGC), och olika metoder har föreslagits i den senaste litteraturen. Dessa metoder kommer dock sannolikt att medföra en fördomsfull känsla, och klassificeringsresultaten tenderar att vara positiva eller negativa, särskilt för de lexikonbaserade sensibiliseringsmetoderna. Förekomsten av känslor partiskhet leder till dåliga resultat av känsloanalys. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ny strategi för partisk behandling av känslor som kan tillämpas på den lexikonbaserade metoden för sensibiliseringsanalys. Vikt- och tröskelparametrar som man lärt sig av ett litet träningsset introduceras i den lexikonbaserade scoring-formeln, och sedan används formeln för att klassificera recensionerna. I detta dokument föreslås en fullständig ram för klassifikation av känslor. SintiWordNet (SWN) används som den experimentella känslan lexikon, och granskningsdata för fyra produkter som samlats in från Amazon används som experimentella datauppsättningar. Experimentella resultat visar att den partiska bearbetningsstrategin minskar polaritetsfördelfrekvensen (PBR) och förbättrar prestandan hos den lexikonbaserade känsloanalysmetoden.
Till exempel Han et al. REF utformade SWN-baserade analysramar för lexikonkänslor, som använder sig av strategin för sensibilisering för att förbättra prestandan hos det lexikonbaserade analyssystemet för sensibilisering.
Improving the performance of lexicon-based review sentiment analysis method by reducing additional introduced sentiment bias
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}