Thesis (MScEng) -- Stellenbosch University, 2014. / ENGLISH ABSTRACT: The increasing popularity of microblogging services such as Twitter means
that more and more unstructured data is available for analysis. The informal
language usage in these media presents a problem for traditional text mining
and natural language processing tools. We develop a pre-processor to normalise
this noisy text so that useful information can be extracted with standard tools.
A system consisting of a tokeniser, out-of-vocabulary token identifier, correct
candidate generator, and N-gram language model is proposed. We compare
the performance of generative and discriminative probabilistic models for
these different modules. The effect of normalising the training and testing
data on the performance of a tweet sentiment classifier is investigated.
A linear-chain conditional random field, which is a discriminative model,
is found to work better than its generative counterpart for the tokenisation
module, achieving a 0.76% character error rate compared to 1.41% for the
finite state automaton. For the candidate generation module, however, the
generative weighted finite state transducer works better, getting the correct
clean version of a word right 36% of the time on the first guess, while the discriminatively
trained hidden alignment conditional random field only achieves
6%. The use of a normaliser as a pre-processing step does not significantly
affect the performance of the sentiment classifier. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Mikro-webjoernale soos Twitter word al hoe meer gewild, en die hoeveelheid
ongestruktureerde data wat beskikbaar is vir analise groei daarom soos nooit
tevore nie. Die informele taalgebruik in hierdie media maak dit egter moeilik
om tradisionele tegnieke en bestaande dataverwerkingsgereedskap toe te pas.
’n Stelsel wat hierdie ruiserige teks normaliseer word ontwikkel sodat bestaande
pakkette gebruik kan word om die teks verder te verwerk.
Die stelsel bestaan uit ’n module wat die teks in woordeenhede opdeel, ’n
module wat woorde identifiseer wat gekorrigeer moet word, ’n module wat dan
kandidaat korreksies voorstel, en ’n module wat ’n taalmodel toepas om die
mees waarskynlike skoon teks te vind. Die verrigting van diskriminatiewe
en generatiewe modelle vir ’n paar van hierdie modules word vergelyk en
die invloed wat so ’n normaliseerder op die akkuraatheid van ’n sentimentklassifiseerder
het word ondersoek.
Ons bevind dat ’n lineêre-ketting voorwaardelike toevalsveld—’n diskriminatiewe
model — beter werk as sy generatiewe eweknie vir tekssegmentering.
Die voorwaardelike toevalsveld-model behaal ’n karakterfoutkoers van 0.76%,
terwyl die toestandsmasjien-model 1.41% behaal. Die toestantsmasjien-model werk weer beter om kandidaat woorde te genereer as die verskuilde belyningsmodel
wat ons geïmplementeer het. Die toestandsmasjien kry 36% van die tyd
die regte weergawe van ’n woord met die eerste raaiskoot, terwyl die diskriminatiewe
model dit slegs 6% van die tyd kan doen. Laastens het ons bevind
dat die vooraf normalisering van Twitter boodskappe nie ’n beduidende effek
op die akkuraatheid van ’n sentiment klassifiseerder het nie.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:netd.ac.za/oai:union.ndltd.org:sun/oai:scholar.sun.ac.za:10019.1/96064 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Coetsee, Dirko |
| Contributors | Du Preez, Johan A., Stellenbosch University. Faculty of Engineering. Department of Electrical and Electronic Engineering. |
| Publisher | Stellenbosch : Stellenbosch University |
| Source Sets | South African National ETD Portal |
| Language | en_ZA |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Thesis |
| Format | xv, 145 p. : ill. |
| Rights | Stellenbosch University |
Page generated in 0.0025 seconds