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23.09.2019 | Methodologies and Application | Ausgabe 10/2020

Soft Computing 10/2020

Sentiment classification using harmony random forest and harmony gradient boosting machine

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 10/2020
Autoren:
K. Sridharan, G. Komarasamy
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

The building of a system for exploring the opinions of users that are made in the blog posts, tweets, reviews or comments regarding a particular topic, policy or a product is known as sentiment analysis. The primary aim of this is the determination of the user attitude regarding a certain topic. The harmony search algorithm has proved to be extremely useful in a varied range of problems in optimization. This shows better performance compared to the other techniques of optimization. Another very powerful technique that is applied to machine learning which is now getting extremely popular is gradient boosting. There are several tree parameters which have been optimized for the random forest and the gradient boosting machine that make use of the harmony search algorithm.

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