Abstract-Processen att tilldela ett kvantitativt värde till en text som uttrycker en stämning eller effekt kallas Sentiment analys. Jämförelse av flera maskininlärning, funktion utvinning metoder, och parameteroptimering gjordes för att uppnå bästa noggrannhet. I detta dokument föreslås ett tillvägagångssätt för att extrahera jämförelsevärdet av känslor granskning med hjälp av tre funktioner extraktion: Word2vek, Doc2vek, Termer FrequencyInverse Document Frequency (TF-IDF) med maskininlärning klassificering algoritmer, såsom Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes och Decision Tree. Rutnätssökningsalgoritm används för att optimera funktionens extraktions- och klassificeringsparameter. Prestanda hos dessa klassificeringsalgoritmer utvärderas baserat på noggrannhet. Det tillvägagångssätt som används i denna forskning lyckades öka klassificeringsnoggrannheten för alla funktionsextraktioner och klassificeringar med hjälp av nätsökningshyperparameteroptimering på varierande förbehandlade data.
I en annan studie REF försökte författarna extrahera värdena för jämförelse poäng av känslor recensioner med hjälp av olika funktionsextraktion tekniker, såsom word2vec, word2doc, och TF-IDF, med SVM, NB, och beslut träd algoritmer.
Optimizing the Hyperparameter of Feature Extraction and Machine Learning Classification Algorithms
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}