パーセプトロンを使用してセンチメント分析を実装して、Python の精度を高めようとしています。私はそれを取り巻く数学に迷っており、感情分析に使用するために移植する方法について簡単な説明が必要です. すでに同じ論文が公開されています: http://aclweb.org/anthology/P/P11/P11-1015.pdf
ここで誰かが詳細かつ明確に説明できますか? それぞれ 5000 件のレビューのトレーニング データセットとテスト データセットがあり、単語の袋で 78% の精度を得ています。パーセプトロンは 88% の精度が得られると聞いており、それを実装したいと思っています。
パーセプトロンは単純なバイナリ分類器であり、R^n からの固定サイズのベクトルを入力データとして処理します。したがって、それを使用するには、各ドキュメントをそのような実数値ベクトルでエンコードする必要があります。これは、たとえば、bag-of-words 表現 (各次元が 1 つの wor に対応し、値が出現回数に対応する)、または任意の "より複雑な" 表現 (そのうちの 1 つは添付のペーパーで説明されています) である可能性があります。
したがって、パーセプトロンをセンチメント分析に「移植」するには、ドキュメントを入力すると実数値のベクトルを返す関数 f を見つけ出し、ペアでパーセプトロンをトレーニングする必要があります。
(f(x),0) 否定的なレビューの場合
(f(x),1) 肯定的なレビューの場合