Pre-processing techniques for movie review sentiment analysis : a comparative study for best feature set determination
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Altınbaş Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Sentiment analysis is considered as the process to extract the overall expression, opinions, or feelings
from reviews about something such as products, services, or movies. A pre-processing is considered
as a crucial phase in sentiment analysis for text mining because it allows us to analyse the reviews
according to its intended meaning by removing all of the appendages which are the words that do
not affect the semantic from sentences. And therefore, the number of features will decrease and thus
accuracy will increase. Accordingly, we have decided to evaluate our experiment in identifying the best
influencing technique of pre-processing for several features through making a comparison between
the features and by combining them together to reach the best result based on features number for
each pre-processing technique and classification accuracy. this comparison was done by using three
algorithms for classification SVM, NB and DT after applying tools for feature selection and feature extraction with three techniques for tokenization. We concluded that there are some of these techniques
that have a negative effect like lemmatization and the part of them is not due to any difference, other,
which is a little part, have an effect
Duygu analizi, ürünler, hizmetler veya filmler gibi bir şey hakkındaki incelemelerden genel ifade, görüş veya duyguları çıkarma süreci olarak kabul edilir. Bir ön işleme, metin madenciliği için duygu analizinde çok önemli bir aşama olarak kabul edilir, çünkü semantiği etkilemeyen kelimelerin tüm eklerini cümlelerden çıkararak yorumları amaçlanan anlamına göre analiz etmemize izin verir. Bu nedenle öznitelik sayısı azalacak ve dolayısıyla doğruluk artacaktır. Buna göre, her bir ön işleme tekniği için özellik numarasına dayalı olarak en iyi sonuca ulaşmak, özellikler arasında bir karşılaştırma yaparak ve bunları bir araya getirerek birkaç özellik için en iyi ön işleme tekniğini belirlenilmiştir. Bu karşılaştırma, üç tokenleştirme tekniği ile özellik seçimi ve özellik çıkarımı için araçlar uygulandıktan sonra sınıflandırma için üç algoritma (SVM, NB ve DT) kullanılarak yapıldı. Bu tekniklerden lemmatizasyon gibi olumsuz etkisi olan bazılarının olduğu ve bunların bir kısmının herhangi bir farklılıktan kaynaklanmadığı, küçük bir kısmının etkisinin olduğu sonucuna varılmıştır.
Duygu analizi, ürünler, hizmetler veya filmler gibi bir şey hakkındaki incelemelerden genel ifade, görüş veya duyguları çıkarma süreci olarak kabul edilir. Bir ön işleme, metin madenciliği için duygu analizinde çok önemli bir aşama olarak kabul edilir, çünkü semantiği etkilemeyen kelimelerin tüm eklerini cümlelerden çıkararak yorumları amaçlanan anlamına göre analiz etmemize izin verir. Bu nedenle öznitelik sayısı azalacak ve dolayısıyla doğruluk artacaktır. Buna göre, her bir ön işleme tekniği için özellik numarasına dayalı olarak en iyi sonuca ulaşmak, özellikler arasında bir karşılaştırma yaparak ve bunları bir araya getirerek birkaç özellik için en iyi ön işleme tekniğini belirlenilmiştir. Bu karşılaştırma, üç tokenleştirme tekniği ile özellik seçimi ve özellik çıkarımı için araçlar uygulandıktan sonra sınıflandırma için üç algoritma (SVM, NB ve DT) kullanılarak yapıldı. Bu tekniklerden lemmatizasyon gibi olumsuz etkisi olan bazılarının olduğu ve bunların bir kısmının herhangi bir farklılıktan kaynaklanmadığı, küçük bir kısmının etkisinin olduğu sonucuna varılmıştır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Sentiment analysis, Pre-processing Techniques, Machine Learning Approach, Feature Selection, Duyarlılık analizi, Ön İşleme Teknikleri, Makine Öğrenimi Yaklaşımı, Öznitelik Seçimi
Kaynak
AURUM Journal of Engineering Systems and Architecture
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
6
Sayı
2
Künye
Aly, S. E., Bayat, O., Duru, A. D. (2022). Pre-processing techniques for movie review sentiment analysis : a comparative study for best feature set determination. AURUM Journal of Engineering Systems and Architecture, 6(2), 239-251.
