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A análise de sentimento é tratada como uma tarefa de classificação, pois classifica a orientação de um texto como positiva ou negativa. Este artigo descreve resultados experimentais que aplicaram Máquina de Vetores de Suporte (SVM) em conjuntos de dados de teste para treinar um classificador de sentimento. N-grams e diferentes esquemas de ponderação foram usados para extrair as características mais clássicas. Também explora características de peso Chi-Quadrado para selecionar características informativas para a classificação. A análise experimental revela que o uso da seleção de características Chi-Quadrado pode fornecer uma melhoria significativa na precisão da classificação.
Zainuddin et al. (Mon,) estudaram esta questão.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: