《表7 不同维度下召回率对比结果》
由表6~8可以看出,混合互信息算法在对某品牌空调的评论中,无论是准确率、召回率还是F1值同样明显优于另外两种特征选择方法。其中,由表6可以看出,准确率较MI算法提高了12%,较CHI算法提高了11%;由表7可以看出,召回率较MI算法提高了12%,较CHI算法提高了6%;由表8可以看出,F1值较MI算法提高了8%,较CHI算法提高了9%。HMI特征选择算法对于两种数据集的文本情感分类效果均具有显著的提高。为了对不同特征维度下文本情感分类的准确率、召回率以及F1值的变化情况有一个更加直观的认知,如图2~4所示,采用折线图来展现酒店管理评论数据集中不同维度下三个值的变化情况。
图表编号 | XD00134591500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.01 |
作者 | 王义、戴月明 |
绘制单位 | 江南大学物联网工程学院、江南大学物联网工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |