ट्विटर में इंडोनेशियाई पाठ के लिए इंडोनेशियाई भाषा के व्याकरण से अनुकूलित नियम-आधारित भावना वर्गीकरण में नकारात्मकता प्रबंधन

शब्द नकारात्मकता की उपस्थिति पाठ की ध्रुवता को बदलने में सक्षम है यदि इसे सही तरीके से प्रबंधित नहीं किया गया तो यह भावना वर्गीकरण के प्रदर्शन को प्रभावित करेगा। इंडोनेशियाई में नकारात्मकता के शब्द हैं 'tidak', 'bukan', 'belum' और 'jangan'। इसके अतिरिक्त, एक संयोजक शब्द है जो वास्तविक मानों को उलटने में सक्षम है, जैसे कि शब्द 'tetapi', या 'tapi'। यूनिग्राम नकारात्मकता के अस्तित्व के साथ निपटने में कमियाँ है क्योंकि यह नकारात्मकता शब्द और नकारे गए शब्दों को अलग-अलग शब्दों के रूप में मानता है। अंग्रेजी पाठ में नकारात्मकता प्रबंधन के लिए एक सामान्य दृष्टिकोण 'NEG_' टैग को नकारात्मकता के बाद पहले विराम चिह्न तक के शब्दों के लिए देता है। लेकिन यह अन-नकारात्मक को टैग दे सकता है, और यह दृष्टिकोण एक वाक्य में नकारात्मकता और संयोजन को संभालता नहीं है। इस अध्ययन में, नकारात्मकता के दायरे को निर्धारित करने के लिए इंडोनेशियाई भाषा की व्याकरण की नियमों को अनुकूलित करके नकारात्मक शब्दों को निर्धारित करने के लिए नियम-आधारित विधि का प्रस्ताव किया गया था। व्याकरण की नियमों को अनुकूलित करने और एसवीएम वर्गीकरणकर्ता के साथ RBF कर्नेल का उपयोग करके "NEG_" टैगिंग करने के साथ परिणाम अन्य प्रयोगों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन दिखाते हैं। औसत F1-स्कोर मान को ध्यान में रखते हुए, इस प्रस्तावित विधि का प्रदर्शन आधार रेखा के मुकाबले 1.79% (नकारात्मकता प्रबंधन के बिना) और 5% (मौजूदा नकारात्मकता प्रबंधन के साथ) में सुधार किया जा सकता है, जिसमें सभी ट्वीटों में नकारात्मकता के शब्द शामिल हैं। और डॉक्यूमेंट ट्वीट में विभिन्न संख्या के नकारात्मकता शब्दों वाले दूसरे डेटासेट के लिए। इसे आधार रेखा 2.69% (नकारात्मकता प्रबंधन के बिना) और 3.17% (मौजूदा नकारात्मकता प्रबंधन के साथ) के खिलाफ सुधारा जा सकता है।