A survey on applications of opinion mining class imbalance data

机译：观点挖掘类不平衡数据应用研究

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Opinion mining or sentiment analysis is to analyze the useful information from the large quantity of text messages or reviews regarding a product or a topic. In binary product reviews (positive or negative) the distribution of classes will always tend to any one class, thereby generating a class imbalance nature in the dataset. A class imbalance state of the dataset is in which, instances in one class predominately outnumber the instances in other class. The existing opinion mining approaches are not efficient on the class imbalance opinions mining datasets. In this paper, we present the up to date survey of class imbalance opinion mining datasets.

机译：观点挖掘或情感分析是从大量有关产品或主题的文本消息或评论中分析有用的信息。在二元产品评论（正面或负面）中，类别的分布将始终倾向于任何一个类别，从而在数据集中产生类别不平衡的性质。数据集的类不平衡状态是，其中一个类中的实例优先于另一类中的实例。现有的观点挖掘方法在类不平衡观点挖掘数据集上效率不高。在本文中，我们介绍了类不平衡意见挖掘数据集的最新调查。

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来源
《2017 International Conference on Inventive Computing and Informatics》|2017年|550-552|共3页
会议地点 Coimbatore(IN)
作者
P Ratna Babu; Bhanu Prakash Battula;
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作者单位

Sri Chundi Ranganayakulu Engineering College, AP, India;

Tirumala Engineering College, Narasaraopet, AP, India;

展开▼
会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Data mining; Twitter; Sentiment analysis; Conferences; Blogs; Feature extraction;

机译：数据挖掘; Twitter;情感分析;会议;博客;功能提取;;

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