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optimization of Sentiment Analysis Using Teaching-Learning Based Algorithm

Computers, Materials & Continua 2021年第11期69卷 1783-1799页

作者： Abdullah Muhammad Salwani Abdullah Nor Samsiah Sani Center for Artificial Intelligence Technology Faculty of Information Science&TechnologyUniversiti KebangsaanKajang43000Malaysia

Feature selection and sentiment analysis are two common studies that are currently being conducted;consistent with the advancements in computing and growing the use of social *** dimensional or large feature sets is a key issue in sentiment analysis as it can decrease the accuracy of sentiment classification and make it difficult to obtain the optimal subset of the ***,most reviews from social media carry a lot of noise and irrelevant ***,this study proposes a new text-feature selection method that uses a combination of rough set theory(RST)and teaching-learning based optimization(TLBO),which is known as *** framework to develop the proposed RSTLBO includes numerous stages:(1)acquiring the standard datasets(user reviews of six major ***)which are used to validate search result feature selection methods,(2)preprocessing of the dataset using text processing *** involves applying text processing methods from natural language processing techniques,combined with linguistic processing techniques to produce high classification results,(3)employing the RSTLBO method,and(4)using the selected features from the previous process for sentiment classification using the Support Vector Machine(SVM)*** show an improvement in sentiment analysis when combining natural language processing with linguistic processing for text *** importantly,the proposed RSTLBO feature selection algorithm is able to produce an improved sentiment analysis.

关键词： Feature selection sentiment analysis rough set theory teachinglearning optimization algorithms text processing

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