Sentimentanalys är att extrahera användarens åsikt från textdokumenten. Sentiment klassificering med hjälp av maskininlärning metoder möter problem med att hantera ett stort antal unika termer i en funktion vektor för klassificeringen. Således är det nödvändigt att eliminera irrelevanta och bullriga termer från funktionen vektor. Feature urvalsmetoder minska funktionsstorleken genom att välja framträdande funktioner för bättre klassificering. I detta dokument föreslås en ny metod för urval av egenskaper, nämligen sannolikhetsproportionalitetsskillnad (PPD), som bygger på sannolikheten för att en term tillhör en viss klass. Den kan ta bort irrelevanta termer från funktionen vektor. Vidare föreslås en metod för val av kategorisk sannolikhetsandel (CPPD) baserad på sannolikhetsproportionalitetsskillnad (PPD) och kategorisk andelsskillnad (CPD). CPPD-funktionsvalsmetoden kan välja de egenskaper som är relevanta och kan särskilja klassen. De föreslagna metoderna för urval av funktioner jämförs med metoden för CPD-metoden och metoden för informationsvinst (IG) som har identifierats som en av de bästa metoden för urval av egenskaper vid klassificering av känslor. Experimentering av föreslagna metoder för urval av funktioner utfördes på två standarddatauppsättningar viz. Recensionsdata och produktrecension (dvs. book) datauppsättning. Experimentella resultat visar att den föreslagna CPPD-funktionens urvalsmetod överträffar andra funktionsvalsmetod för känsloklassificering.
Categorical Probability Proportion Dividence (CPPD) feature selection method föreslås som beräknar vikten av en funktion baserad på sin klass diskriminerande förmåga för känsloklassificering REF.
Categorical Probability Proportion Difference (CPPD): A Feature Selection Method for Sentiment Classification
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}