Mahalanobis distance-the ultimate measure for sentiment analysis
المؤلفون المشاركون
Balasubramanian, Valarmathi
Nagarajan, Srinivasa
Veerappagoundar, Palanisamy
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 13، العدد 2 (31 مارس/آذار 2016)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Mahalanobis Distance (MD) has been proposed as a measure to classify the sentiment expressed in a review document as either positive or negative.
A new method for representing the text documents using Representative Terms (RT) has been used.
The new way of representing text documents using few representative dimensions is relatively a new concept, which is successfully demonstrated in this paper.
The MD based classifier performed with 70.
8 % of accuracy for the experiments carried out using the benchmark dataset containing 25000 movie reviews.
The hybrid of Mahalanobis Distance based Classifier (MDC) and Multi Layer Perceptron (MLP) resulted in a 98.
8 % of classification accuracy, which is the highest ever reported accuracy for a dataset containing 25000 review
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Balasubramanian, Valarmathi& Nagarajan, Srinivasa& Veerappagoundar, Palanisamy. 2016. Mahalanobis distance-the ultimate measure for sentiment analysis. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 13, no. 2, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-580893
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Balasubramanian, Valarmathi…[et al.]. Mahalanobis distance-the ultimate measure for sentiment analysis. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 13, no. 2 (Mar. 2016), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-580893
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Balasubramanian, Valarmathi& Nagarajan, Srinivasa& Veerappagoundar, Palanisamy. Mahalanobis distance-the ultimate measure for sentiment analysis. The International Arab Journal of Information Technology. 2016. Vol. 13, no. 2, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-580893
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-580893
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر