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A comparative analysis of euphemistic sentences in news using feature weight scheme and intelligent techniques

计算机科学 人工智能 二元曲线 加权 特征(语言学) 模式识别(心理学) 卷积神经网络 C4.5算法 委婉语 三元曲线 随机森林 方案(数学) 感知器 机器学习 支持向量机 朴素贝叶斯分类器 自然语言处理 人工神经网络 数学 放射科 数学分析 哲学 历史 医学 考古 语言学
作者
K. Seethappan,K. Premalatha
出处
期刊:Journal of Intelligent and Fuzzy Systems [IOS Press]
卷期号:42 (3): 1937-1948 被引量:2
标识
DOI:10.3233/jifs-211295
摘要

Although there have been various researches in the detection of different figurative language, there is no single work in the automatic classification of euphemisms. Our primary work is to present a system for the automatic classification of euphemistic phrases in a document. In this research, a large dataset consisting of 100,000 sentences is collected from different resources for identifying euphemism or non-euphemism utterances. In this work, several approaches are focused to improve the euphemism classification: 1. A Combination of lexical n-gram features 2.Three Feature-weighting schemes 3.Deep learning classification algorithms. In this paper, four machine learning (J48, Random Forest, Multinomial Naïve Bayes, and SVM) and three deep learning algorithms (Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Network, and Long Short-Term Memory) are investigated with various combinations of features and feature weighting schemes to classify the sentences. According to our experiments, Convolutional Neural Network (CNN) achieves precision 95.43%, recall 95.06%, F-Score 95.25%, accuracy 95.26%, and Kappa 0.905 by using a combination of unigram and bigram features with TF-IDF feature weighting scheme in the classification of euphemism. These results of experiments show CNN with a strong combination of unigram and bigram features set with TF-IDF feature weighting scheme outperforms another six classification algorithms in detecting the euphemisms in our dataset.
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