EXPERIMENTSIn order to evaluate the

EXPERIMENTS

In order to evaluate the impact that our proposed model has on the incremental test-then-train problem definition P1 (see §2), we first evaluated our model components and then compared our model against three conventional ver- sions of multinomial naive Bayes classifiers (standard, in- stance weighting, and instance selection), by using the three tweet data sets shown in Table 1.

The classifiers used the chi-squared statistics feature selection method [39]: that is, W(dt) = {w|maxc{χ2c(w)} > 30.0}, and conducted the smoothing of Eq. (13): κ = 0.9.

Kết quả (Việt) 1:

THÍ NGHIỆMĐể đánh giá những tác động mà chúng tôi mô hình đề xuất có định nghĩa gia tăng các vấn đề đó-kiểm tra xe lửa P1 (xem §2), chúng tôi lần đầu tiên đánh giá thành phần mô hình của chúng tôi và sau đó so sánh của chúng tôi mẫu chống lại ba thông thường ver-sions của multinomial ngây thơ Bayes máy phân loại (tiêu chuẩn, trong lập trường nặng, và trường hợp lựa chọn), bằng cách sử dụng ba tweet dữ liệu bộ Hiển thị trong bảng 1.Máy phân loại các sử dụng phương pháp lựa chọn tính năng số liệu thống kê chi-squared [39]: có nghĩa là, W(dt) = {w|maxc{χ2c(w)} > 30.0}, và tiến hành làm mịn Eq. (13): κ = 0.9.

Kết quả (Việt) 2:

NGHIỆM Để đánh giá tác động của các mô hình đề xuất của chúng tôi có sự gia tăng về kiểm tra-then-tàu định nghĩa vấn đề P1 (xem §2), lần đầu tiên chúng tôi đánh giá các thành phần mô hình của chúng tôi và sau đó so sánh với mô hình của chúng tôi đối với ba những phiên bản thông thường của đa thức Bayes ngây thơ phân loại (tiêu chuẩn, bao stance trọng, và lựa chọn chẳng hạn), bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu ba tweet thể hiện trong Bảng 1. Các phân loại được sử dụng số liệu thống kê chi-squared tính năng lựa chọn phương pháp [39]: đó là, W (dt) = { w | maxc {χ2c (w)}> 30.0}, và tiến hành làm mịn của Eq. (13): κ = 0,9.