Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2015
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The objective of this monograph is to improve the performance of the sentiment analysis model by incorporating the semantic, syntactic and common-sense knowledge. This book proposes a novel semantic concept extraction approach that uses dependency relations between words to extract the features from the text. Proposed approach combines the semantic and common-sense knowledge for the better understanding of the text. In addition, the book aims to extract prominent features from the unstructured text by eliminating the noisy, irrelevant and redundant features. Readers will also discover a proposed method for efficient dimensionality reduction to alleviate the data sparseness problem being faced by machine learning model. Authors pay attention to the four main findings of the book : -Performance of the sentiment analysis can be improved by reducing the redundancy among the features. Experimental results show that minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) feature selection technique improves the performance of the sentiment analysis by eliminating the redundant features. - Boolean Multinomial Naive Bayes (BMNB) machine learning algorithm with mRMR feature selection technique performs better than Support Vector Machine (SVM) classifier for sentiment analysis. - The problem of data sparseness is alleviated by semantic clustering of features, which in turn improves the performance of the sentiment analysis.- Semantic relations among the words in thetext have useful cues for sentiment analysis. Common-sense knowledge in form of ConceptNet ontology acquires knowledge, which provides a better understanding of the text that improves the performance of the sentiment analysis.…
N° de ref. del artículo 9783319253411
- Título
- Prominent Feature Extraction for Sentiment Analysis
- Autor
- Namita Mittal
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319253417
- ISBN 13
- 9783319253411
- Peso del artículo
- 308 gramos
- Dimensiones
- 241x160x13 mm
- Serie
- Libro 2 de 10: Socio-Affective Computing
The objective of this monograph is to improve the performance of the sentiment analysis model by incorporating the semantic, syntactic and common-sense knowledge. This book proposes a novel semantic concept extraction approach that uses dependency relations between words to extract the features from the text. Proposed approach combines the semantic and common-sense knowledge for the better understanding of the text. In addition, the book aims to extract prominent features from the unstructured text by eliminating the noisy, irrelevant and redundant features. Readers will also discover a proposed method for efficient dimensionality reduction to alleviate the data sparseness problem being faced by machine learning model.
Authors pay attention to the four main findings of the book :
-Performance of the sentiment analysis can be improved by reducing the redundancy among the features. Experimental results show that minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) feature selection technique improves the performance of the sentiment analysis by eliminating the redundant features.
- Boolean Multinomial Naive Bayes (BMNB) machine learning algorithm with mRMR feature selection technique performs better than Support Vector Machine (SVM) classifier for sentiment analysis.
- The problem of data sparseness is alleviated by semantic clustering of features, which in turn improves the performance of the sentiment analysis.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
The objective of this monograph is to improve the performance of the sentiment analysis model by incorporating the semantic, syntactic and common-sense knowledge. This book proposes a novel semantic concept extraction approach that uses dependency relations between words to extract the features from the text. Proposed approach combines the semantic and common-sense knowledge for the better understanding of the text. In addition, the book aims to extract prominent features from the unstructured text by eliminating the noisy, irrelevant and redundant features. Readers will also discover a proposed method for efficient dimensionality reduction to alleviate the data sparseness problem being faced by machine learning model.
Authors pay attention to the four main findings of the book :
-Performance of the sentiment analysis can be improved by reducing the redundancy among the features. Experimental results show that minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) feature selection technique improves the performance of the sentiment analysis by eliminating the redundant features.
- Boolean Multinomial Naive Bayes (BMNB) machine learning algorithm with mRMR feature selection technique performs better than Support Vector Machine (SVM) classifier for sentiment analysis.
- The problem of data sparseness is alleviated by semantic clustering of features, which in turn improves the performance of the sentiment analysis.
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§ 4 Garantía
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§ 5 Elección de la ley, lugar de cumplimiento, lugar de jurisdicción
(1)Se aplicará la legislación alemana. En el caso de los consumidores, esta elección de la ley aplicable solo se aplicará en la medida en que no se retire la protección otorgada por las disposiciones imperativas de la ley del Estado de residencia habitual del consumidor (principio de favorabilidad).
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(3)Las disposiciones de la Convención de las Naciones Unidas sobre los Contratos de Compraventa Internacional de Mercaderías no se aplicarán expresamente.
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- Información sobre la celebración del contrato
Los pasos técnicos para la conclusión del contrato, la conclusión del contrato en sí y las opciones de corrección se llevan a cabo de acuerdo con las disposiciones "Conclusión del contrato" de nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I.).
- Idioma del contrato, almacenamiento de texto del contrato
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3.2. El texto completo del contrato no será almacenado por nosotros. Antes de enviar el pedido, los datos del contrato se pueden imprimir o guardar electrónicamente a través de la función de impresión del navegador. Después de recibir el pedido por nuestra parte, los datos del pedido, la información legalmente prescrita para los contratos a distancia y los Términos y Condiciones Generales se le enviarán nuevamente por correo electrónico.
- Características esenciales de los bienes o servicios
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5.5. A menos que se indique lo contrario para los métodos de pago individuales, las reclamaciones de pago del contrato celebrado deben pagarse inmediatamente.
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6.2 En la medida en que no se especifique ningún otro plazo en la oferta respectiva o en el botón designado correspondientemente, la entrega de los bienes tendrá lugar dentro de los 3-5 días posteriores a la conclusión del contrato (en el caso del pago anticipado acordado, sin embargo, solo después del momento de su instrucción de pago).
tener empresas de transporte encargadas o cualquier otra persona designada para llevar a cabo el envío.
- Responsabilidad legal por defectos
La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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última actualización: 25/04/2018