《表3 评论文本主题分类结果》
基于上述各种算法挖掘的主题词,在Semeval 2014数据集上进行评论文本的主题分类。表3显示了实验结果。结果表明SS-LDA在准确性和F-度量方面均优其它方法。由于LDA和Classify-LDA方法中提取的主题词存在噪声,这会大大影响其召回率,所以获得的F-度量性能不佳。
图表编号 | XD006918100 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.12.16 |
作者 | 赵林静 |
绘制单位 | 中国民航飞行学院计算机学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
基于上述各种算法挖掘的主题词,在Semeval 2014数据集上进行评论文本的主题分类。表3显示了实验结果。结果表明SS-LDA在准确性和F-度量方面均优其它方法。由于LDA和Classify-LDA方法中提取的主题词存在噪声,这会大大影响其召回率,所以获得的F-度量性能不佳。
图表编号 | XD006918100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.12.16 |
作者 | 赵林静 |
绘制单位 | 中国民航飞行学院计算机学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |