Construction of Domain-Specific Lexicons Based on Term Statistics

计算机科学 领域(数学分析) 人工智能 期限(时间) 自然语言处理 鉴定(生物学) 无礼的 资源(消歧) 情报检索 数学 量子力学 数学分析 物理 生物 植物 运筹学 计算机网络
作者
Rafael Rojas-Hernández,Asdrúbal López‐Chau,David Valle-Cruz,Valentín Trillo Martínez,Elvira Ivone González Jaimes
标识
DOI:10.1109/ssci52147.2023.10371996
摘要

Lexicons are a fundamental resource for sentiment analysis, offensive language identification, trend detection, and document classification. Lexicons have the advantage of being easy to use, but most of the existing lexicons have been created manually. Recently, researchers have been interested in extending the use of lexicons to different fields. In this paper, an easy-to-compute statistics-based method for extracting lexicons in specific domains or ad-hoc lexicons is shown. The proposed method was evaluated on two datasets and achieved 80% accuracy in document classification. This novel approach is expected to be a valuable tool for researchers and practitioners who need to quickly and efficiently create domain-specific and ad-hoc lexicons.
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