De flesta känslor analys närmar sig använda som baslinje en stöd vektor maskiner (SVM) klassificerare med binära unigram vikter. I detta dokument undersöker vi om mer sofistikerade funktionsvägningssystem från informationsinsamling kan förbättra klassificeringsnoggrannheten. Vi visar att varianter av det klassiska tf.idf-systemet som är anpassat till känsloanalys ger en betydande ökning av noggrannheten, särskilt vid användning av en sublinjär funktion för termfrekvensvikter och dokumentfrekvensutjämning. Teknikerna testas på ett brett urval av datamängder och ger den bästa noggrannheten till vår kunskap.
Senare studerade REF några varianter av det klassiska tf*idf schemat anpassade till känsloanalys, vilket ger betydande förbättringar i fråga om noggrannhet.
A Study of Information Retrieval Weighting Schemes for Sentiment Analysis
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}