• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Intelligent automation and soft computing >Twitter Sentiment Classification Using Binary Shuffled Frog Algorithm
【24h】

Twitter Sentiment Classification Using Binary Shuffled Frog Algorithm

机译：使用二元改组青蛙算法的Twitter情感分类

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Twitter is a popular social networking site allowing users to read/post messages (tweets). Among the topic varieties, people in Twitter express sentiments for brands, stars, merchandises, and social events. Hence, it draws attention to assess a crowd's sentiments in Twitter. Tweets classify a target's sentiments as positive, negative or neutral. Individuals comment on many entities (or targets) in a tweet, thereby affecting availabilities for current methods. This is beneficial for clients who explore products sentiment before acquisition, or corporations wanting to check public sentiment of their products. This work proposes a new Twitter Sentiment Classification algorithm using novel feature selection technique with ensemble classifier through a meta-heuristic algorithm. Feature vectors are represented using binary encoding and a novel transfer function to flip encoding bits using shuffled frog meta-heuristic algorithm is proposed. To evaluate the new algorithm, Twitter corpus from Stanford University is used.
机译：Twitter是一个流行的社交网站，允许用户阅读/发布消息（推文）。在主题变体中，Twitter中的人们表达了对品牌，明星，商品和社交活动的情感。因此，它引起了人们在Twitter上评估人群情绪的注意。推文将目标的情绪分类为积极，消极或中立。个人在一条推文中评论许多实体（或目标），从而影响当前方法的可用性。这对于在购买前探索产品情感的客户或希望检查其产品的公众情感的公司而言是有益的。这项工作提出了一种新的Twitter情感分类算法，该算法使用新颖的特征选择技术和元分类器通过元启发式算法进行整体分类。利用二进制编码来表示特征向量，并提出了一种新的传递函数，通过改组青蛙元启发式算法对比特进行翻转。为了评估新算法，使用了斯坦福大学的Twitter语料库。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号