A survey on applications of opinion mining class imbalance data

机译：意见采矿类不平衡数据的应用调查

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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：意见采矿或情感分析是分析关于产品或主题的大量短信或审查的有用信息。在二进制产品评论（正面或负面）中，类的分布将始终倾向于任何一类，从而在数据集中生成类别不平衡性质。数据集的类别不平衡状态在其中，一个类中的实例主要寡出其他类中的实例。现有的观点采矿方法对挖掘数据集的阶级不平衡意见没有效率。在本文中，我们展示了对类不平衡意见挖掘数据集的迄今为止的调查。

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来源
《International Conference on Inventive Computing and Informatics》|2017年|549p|共3页
会议地点
作者
P Ratna Babu; Bhanu Prakash Battula;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP3-53;
关键词
Data mining; Twitter; Sentiment analysis; Conferences; Blogs; Feature extraction;

机译：数据挖掘;Twitter;情绪分析;会议;博客;特征提取;

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