Homogenous Ensemble Boosting Approach to Improve the Consistency in the Accuracy of Text Data Classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rapid growth of the internet in recent years has produced an enormous amount of data. The significant chunk of this data is unstructured. This unstructured data requires critical analysis and modelling to become useful for decision making. Due to the wild spread of internet across the globe, several applications are being developed every day. These applications have direct interaction with end-users, and users can provide their opinions, sentiments, reviews etc. about the products, services, events, etc. These sentiments, reviews and opinions are very useful for individuals, organizations, businesses, and governments for future decision making. Surveys from last few years confer those online opinions have more prominent financial effect compared to traditional media advertisement. The significant task of sentiment analysis is used to locate the useful information from the client sentiment. While this substance is intended to be valuable, most of this client produced content requires using the data mining methods and sentiment analysis. However, a few difficulties are confronting sentiment analysis. Sentiment analysis includes the applications of natural language processing and text analysis methods to recognize and separate the useful information from text data. Machine learning techniques are widely used for sentiment classification. In this paper, we provide a deep understanding of different machine learning systems for sentiment classification. An extensive study of homogenous ensemble-based machine learning techniques in the domain of sentiment classification has been carried out to enhance the efficiency and consistency by implementing various learning algorithms to gain better accuracy that can be attained from any of the individual learning algorithms. Our methodology in this paper is to explore the whole process from data preprocessing to classification accuracy. Various preprocessing steps are applied to selected text data to prepare data for classification. Many classification models (NB, NNET, KNN, RPART, SVM, LDA, CTREE) are explored from a different family of classifiers for classification purpose. Lastly, homogeneous ensemble techniques (Boosting (GBM) and Bagging (RF)) are used and compared with individual classifiers. And results obtained shows that Boosting ensemble model is more consistent and accurate than all other discussed models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».