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.
Paltoglou och Thelwall REF fann att varianter av det klassiska TF-IDF-systemet anpassade till känsloanalys gav en betydande ökning av noggrannheten.
A Study of Information Retrieval Weighting Schemes for Sentiment Analysis
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}