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Performance Assessment of Multiple Classifiers Based on Ensemble Feature Selection Scheme for Sentiment AnalysisEvaluación del rendimiento de múltiples clasificadores basados en un esquema de selección de características de conjunto para el análisis de sentimientos.

Resumen

La clasificación de sentimientos o análisis de sentimientos ha sido reconocida como un dominio de investigación abierto. En los últimos años, se ha realizado un enorme trabajo de investigación en estos campos aplicando diversas metodologías. La generación y selección de características son consecuentes para la minería de texto, ya que el conjunto de características de alta dimensión puede afectar el rendimiento del análisis de sentimientos. Este artículo investiga la incapacidad o incompetencia de los métodos de selección de características ampliamente utilizados (IG, Chi-cuadrado e Índice Gini) con un conjunto de características de unigrama y bigrama en cuatro algoritmos de clasificación de aprendizaje automático (MNB, SVM, KNN y ME). Los métodos propuestos son evaluados sobre la base de tres conjuntos de datos estándar, a saber, IMDb para reseñas de películas y conjuntos de datos de reseñas de productos electrónicos y de cocina. El rendimiento del algoritmo se mide mediante métodos de evaluación como precisión, recuperación y F-measure. Los resultados experimentales muestran que el vector de características

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