کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10358785 | 868639 | 2014 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Auto-encoder based bagging architecture for sentiment analysis
ترجمه فارسی عنوان
معماری بستهبندی مبتنی بر خودکار برای تحلیل احساسات
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تجزیه و تحلیل احساسات، بسته بندی خودکار رمزگذار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Sentiment analysis has long been a hot topic for understanding users statements online. Previously many machine learning approaches for sentiment analysis such as simple feature-oriented SVM or more complicated probabilistic models have been proposed. Though they have demonstrated capability in polarity detection, there exist one challenge called the curse of dimensionality due to the high dimensional nature of text-based documents. In this research, inspired by the dimensionality reduction and feature extraction capability of auto-encoders, an auto-encoder-based bagging prediction architecture (AEBPA) is proposed. The experimental study on commonly used datasets has shown its potential. It is believed that this method can offer the researchers in the community further insight into bagging oriented solution for sentimental analysis.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Visual Languages & Computing - Volume 25, Issue 6, December 2014, Pages 840-849
Journal: Journal of Visual Languages & Computing - Volume 25, Issue 6, December 2014, Pages 840-849
نویسندگان
Wenge Rong, Yifan Nie, Yuanxin Ouyang, Baolin Peng, Zhang Xiong,