A Hybrid System for Subjectivity Analysis

المؤلف

Rustamov, Samir

المصدر

Advances in Fuzzy Systems

العدد

المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.

الناشر

Hindawi Publishing Corporation

تاريخ النشر

2018-06-03

دولة النشر

مصر

عدد الصفحات

9

التخصصات الرئيسية

الرياضيات

الملخص EN

We suggested different structured hybrid systems for the sentence-level subjectivity analysis based on three supervised machine learning algorithms, namely, Hidden Markov Model, Fuzzy Control System, and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System.

The suggested feature extraction algorithm in our experiment computes a feature vector using statistical textual terms frequencies in a training dataset not having the use of any lexical knowledge except tokenization.

Taking into consideration this fact, the above-mentioned methods may be employed in other languages as these methods do not utilize the morphological, syntactical, and lexical analysis in the classification problems.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Rustamov, Samir. 2018. A Hybrid System for Subjectivity Analysis. Advances in Fuzzy Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-986252

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Rustamov, Samir. A Hybrid System for Subjectivity Analysis. Advances in Fuzzy Systems No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-986252

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Rustamov, Samir. A Hybrid System for Subjectivity Analysis. Advances in Fuzzy Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-986252

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references

رقم السجل

BIM-986252