Nyligen har forskningen om övervakad termvägning väckt ökad uppmärksamhet inom området traditionell textkategorisering (TTC) och sentimentanalys (SA). Trots sina imponerande prestationer visar vi att de befintliga metoderna mer eller mindre lider av problemet med överviktning. Om man tittar på tidigare studier är överviktning ett nytt koncept som föreslås i detta dokument. För att ta itu med detta problem integreras två legaliseringstekniker, singular term cutting och bias term, i vår ram av övervakade term viktningssystem. Med hjälp av begreppen överviktning och legalisering ger vi nya insikter i befintliga metoder och presenterar deras regulariserade versioner. Dessutom, under ledning av vår ram, utvecklar vi en ny övervakad term viktningssystem, legaliserad entropi (re). Den föreslagna ramen utvärderas på tre datauppsättningar som används i stor utsträckning i SA. De experimentella resultaten indikerar att våra re har de bästa resultaten i jämförelser med befintliga metoder, och legalisering tekniker kan avsevärt förbättra resultaten av befintliga övervakade viktningsmetoder.
REF granskade flera befintliga vägningsmått i SA, de fann att befintliga metoder lider av överviktning, vilket de föreslog två legaliseringstekniker, singular term skärning och bias term utöver en ny vägningsmått kallas naturlig entropi (ne) som antagits från informationsteori.
Reducing Over-Weighting in Supervised Term Weighting for Sentiment Analysis
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}