Notice bibliographique
Résumé
Although successfully employed to reduce error rates of difficult pattern recognition problems, multi-classifier systems (MCS) are not in widespread use in the field of Sentiment Analysis and Opinion Mining. The motivation of using a MCS stems from the fact that different classifiers usually make different errors on different samples. By using just the best classifier, it is possible to loose valuable information contained in the other sub optimal classifiers. In this work, we take advantage of unigrams, big rams and trig rams to design a multi-classifier system for Sentiment Analysis and Opinion Mining. Three different Naive Bayes classifiers are trained--each one with a specific set of features-- , and then combined in the ROC space by using the Iterative Boolean Combination (IBC) technique. IBC iteratively combines the ROC curves produced by different classifiers using all Boolean functions, and does not require prior assumption that the classifiers are statistically independent. An experimental study investigates the advantage of using the proposed MCS, over each individual classifier, in classifying Twitter messages as positive or negative. The Stanford University's Twitter database is employed for this task. As real-world application, the proposed MCS is used to identify the sentiment of electors regarding the main candidates for the 2012 United States Presidential Elections. Results indicate that the proposed MCS can provide useful information about people's opinions that are comparable to conventional opinion polls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».