Varianter av Naive Bayes (NB) och Support Vector Machines (SVM) används ofta som basmetoder för textklassificering, men deras prestanda varierar mycket beroende på modellvariant, funktioner som används och uppgift/ datauppsättning. Vi visar att: (i) införandet av ord bigram funktioner ger konsekvent vinster på känsloanalys uppgifter; (ii) för korta sippet känslor uppgifter, NB faktiskt gör bättre än SVMs (för längre dokument det motsatta resultatet innehar); (iii) en enkel men ny SVM variant med NB log-count förhållande som funktionsvärden konsekvent utför bra mellan uppgifter och datauppsättningar. Baserat på dessa observationer identifierar vi enkla NB- och SVM-varianter som överträffar de mest publicerade resultaten på känsloanalysdatauppsättningar, ibland med en ny toppmodern prestandanivå.
Samtidigt fick REF en stark och robust prestanda genom att identifiera enkla NB- och SVM-varianter.
Baselines and Bigrams: Simple, Good Sentiment and Topic Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}