We consider the problem of classify

We consider the problem of classifying doc-
uments not by topic, but by overall senti-
ment, e.g., determining whether a review
is positive or negative. Using movie re-
views as data, we ¯nd that standard ma-
chine learning techniques de¯nitively out-
perform human-produced baselines. How-
ever, the three machine learning methods
we employed (Naive Bayes, maximum en-
tropy classi¯cation, and support vector ma-
chines) do not perform as well on sentiment
classi¯cation as on traditional topic-based
categorization. We conclude by examining
factors that make the sentiment classi¯ca-
tion problem more challenging.

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

เราพิจารณาปัญหาของการจำแนกประเภท doc-
uments ไม่ได้ตามหัวข้อ แต่โดยรวม senti-
ment เช่นการกำหนดว่า
คิดเห็นเป็นบวกหรือลบ โดยใช้ภาพยนตร์อีกครั้งที่เข้าดู
เป็นข้อมูลเรา¯ nd ว่ามาตรฐาน ma-
เรียนรู้เทคนิคกระดูกสันหลังเดอ¯ nitively ออก-
ดำเนินการเส้นเขตแดนที่มนุษย์ผลิต วิธี
เคยสามวิธีการเรียนรู้เครื่องเรา
ลูกจ้าง (ไร้เดียงสา bayes สูงสุด en-
tropy classi ไอออนบวก¯,และเวกเตอร์สนับสนุน ma-
Chines) ไม่ได้ดำเนินการเช่นเดียวกับความเชื่อมั่น
classi ไอออนบวก¯เป็นแบบดั้งเดิมหน้าตามหมวดหมู่
เราสรุปโดยการตรวจสอบปัจจัย
ที่ทำให้ความเชื่อมั่น classi ¯ CA-tion
ปัญหาที่ท้าทายมากขึ้น.

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

เราพิจารณาปัญหาของการจัดประเภทเอกสาร-
uments ตามหัวข้อไม่ แต่ โดยรวม senti-
ติดขัด เช่น กำหนดว่ารีวิว
เป็นค่าบวก หรือค่าลบ ใช้ภาพยนตร์ใหม่-
วิวเป็นข้อมูล เรา ¯nd ที่มาตรฐานมา-
เรียนเทคนิค de¯nitively ออก - ชีเน่
ทำเส้นที่มนุษย์ผลิต วิธี-
เคย สามเครื่องวิธีการเรียนรู้
เราจ้าง (Naive Bayes น้ำสูงสุด-
tropy classi¯cation และสนับสนุนมาเวกเตอร์-
chines) ไม่ทำด้วยความเชื่อมั่น
classi¯cation เป็นในแบบดั้งเดิมตามหัวข้อ
จัดประเภท เราสรุป ด้วยการตรวจสอบ
ปัจจัยที่ทำให้ classi¯ca ความเชื่อมั่น-
สเตรชันปัญหาท้าทายมากขึ้น

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

เราพิจารณาว่าปัญหาของจำแนก uments DOC -
ไม่ได้เรื่องแต่โดย ภาพรวม senti -
การเช่นการพิจารณาว่าการตรวจสอบ
เป็นบวกหรือลบ การใช้ ภาพยนตร์ อีกครั้ง -
วิวทิวทัศน์เป็นข้อมูลเรามอเตอร์ด้าน ND N ห้ามทำเทคนิคตามมาตรฐานที่ Ma -
Indo Chine Fusion ไปจนถึงการเรียนรู้ de ¯ nitively ออก -
ดำเนินการของมนุษย์ - ผลิตเส้นฐาน วิธีการ -
เคยวิธีการสามเครื่องการเรียนรู้
เราใช้( bayes tropy ไร้เดียงสาแบบคลาสสิกแบบมีห้องน้ำในตัว
สูงสุด ¯ ประจุลบการสนับสนุนและ initialization vector MA -
chines )ไม่ทำงานได้ดีในความรู้สึกแบบคลาสสิก
¯ ประจุลบในหัวข้อแบบดั้งเดิม - ใช้
การจัดหมวดหมู่ เราจะสิ้นสุดลงด้วยการตรวจสอบ
ปัจจัยที่ทำให้เกิดความรู้สึกแบบคลาสสิก ที่ ¯ ปัญหาไม่มี
การท้าทายมากขึ้น.

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.