I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   2 A p r il   201 7 ,   p p .   9 67 ~ 9 74   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 2 . p p 9 6 7 - 9 7 4          967       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   An  App ro a ch f o Big  Data  t o  Ev o lv e t he  Auspicio us  Info r m a t io n f ro m Cros s - Do m a i ns       P re et i A ro ra 1 Dee pa li Vir m a ni 2 P.   S.  K ulk a rni 3     1, 2 De p a rtem e n o f   Co m p u ter S c ien c e   En g in e e rin g ,   B h a g wa n P a rsh u ra m   In stit u te  o f   T e c h n o l o g y ,   Ne w   De lh i ,   I n d ia   3 De p a rte m e n o f   M a th e m a ti c s,  Co ll e g e   o f   En g in e e rin g   Ro o rk e e ,   R o o rk e e ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct   10 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Feb   19 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Mar   8 ,   2 0 1 7       S e n ti m e n a n a l y sis  is   th e   p re - e m in e n tec h n o lo g y   to   e x tr a c th e   re lev a n t   in f o rm a ti o n   f ro m   th e   d a ta  d o m a in .   In   th is  p a p e c ro ss   d o m a in   se n ti m e n tal   c las si f ica ti o n   a p p ro a c h   Cr o ss _ BOME S T   is  p ro p o se d .   P r o p o se d   a p p ro a c h   w il e x trac v e   w o rd u sin g   e x isti n g   BOME S T   tec h n iq u e ,   w it h   th e   h e lp   o f   M W o rd   In tr o p ,   Cro ss _ BOME S T   d e term in e v e   w o rd a n d   re p l a c e a ll   it s   s y n o n y m to   e sc a late   th e   p o lari ty   a n d   b len d tw o   d if f e r e n d o m a in a n d   d e tec ts  a ll   th e   s e l f - su ff icie n wo rd s.  P ro p o se d   A lg o rit h m   is  e x e c u ted   o n   Am a z o n   d a t a se ts  w h e r e   t w o   d iff e re n d o m a in a re   train e d   to   a n a ly z e   se n ti m e n ts  o f   th e   re v ie w s   o f   th e   o th e re m a in in g   d o m a in .   P r o p o se d   a p p ro a c h   c o n tri b u tes   p ro p it i o u re su lt i n   t h e   c ro ss   d o m a in   a n a ly sis  a n d   a c c u ra c y   o f   9 2   %   is  o b tain e d .   P re c isio n   a n d   Re c a ll   o f   BOME S T   is  i m p ro v e d   b y   1 6 %   a n d   7 %   re sp e c ti v e l y   b y   th e   Cro ss _ BOME S T .       K ey w o r d :   B ag - of - w o r d s   Featu r ex tr ac tio n   L ab elled   w o r d s   Op in io n   m i n in g   Sen ti m e n tal  cla s s i f icatio n   Co p y rig h ©   2 0 1 7   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P r ee ti A r o r a,     Dep ar te m en t o f   C o m p u ter   Sci en ce   E n g i n ee r in g ,   GGSI P U,   B h ag w an   P ar s h u r a m   I n s tit u te  o f   T ec h n o lo g y ,     Ne w   De lh i ,   I n d ia.   E m ail:  er p r ee tiar o r a0 7 @ g m ai l . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Sen ti m e n tal  An al y s i s   is   w a y   to   p r o ce s s   d if f er en b lo g s ,   r ev ie w s   s u c h   as  m o v ie,   b ea u t y ,   o n li n s h o p p in g   s ite s ,   an d   etc  to   i n d icate   th eir   s en ti m e n t s   as  p o s it iv o r   n e g ati v e.   C u s to m er   ex p r ess es  t h eir   v ie w s   r elate d   to   p r o d u ct  o r   f ac ilit y   t h e y   a v ail.   B y   a n al y zin g   t h o s e   v ie w s   co n s u m er s   ca n   e f f ec ti v el y   i m p r o v t h eir   d ec is io n   m a k in g .   C la s s i f icatio n   o f   Se n ti m e n h as   b ee n   ap p lied   in   v ar io u s   ar ea s   s u c h   as   a n al y s i s   o f   m ar k e t [ 1 ] ,   o p in io n   m in in g   [ 2 ] ,   o p in io n   s u m m ar izatio n   [ 3 ] .   T h er ar v ar io u s   le v el s   to   ex p r ess   th s e n ti m e n ts   i.e .   Do cu m e n t - le v el,   Sen te n ce - le v el,   an d   A s p ec t - lev e l.    I n   th is   p ap er ,   s en ti m e n is   u s ed   to   d ete r m in t h s en ten ce   in   ter m   o f   s u b j ec tiv o r   o b j ec t iv e.   I f   s e n ten ce   i s   s u b j ec tiv th en   c h ec k   t h ex p r ess io n   o f   s en ten ce   a s   p o s itiv e   o r   n eg ativ s en t i m e n t s .   I n   s i n g le - d o m ai n   an al y s i s ,   all  th s en ti m en ts   r elate d   to   s p ec if ic   d o m ai n   o n l y .   T h is   tr ain i n g   d ata  m ig h n o p r o d u ce   an   a m p le  s co p f o r   d if f er e n d o m ai n s .   So ,   t h er is   n ee d   o f   s o l u tio n   f o r   cr o s s   d o m ai n   an a l y s is   [ 4 ]   w h i ch   tr ai n s   th c lass if ier   f r o m   o n o r   m o r d o m ain s   k n o w n   a s   s o u r ce   d o m ain s   a n d   u tili ze s   th tr ai n ed   class i f ier   in   d if f er e n d o m ai n   k n o w n   as  tar g et  d o m ai n .   W h ile  r ev ie w   ex p r es s   v e   p o lar ity   in   o n d o m ai n   m a y   b ac as  v p o lar it y   in   an o th er   d o m ain   th er e f o r cla s s i f ier   is   n ee d ed   to   tr an s f er   th ex p er ti s in   d if f er en d o m ai n s   f o r   b etter   p er f o r m an ce .   I n   t h is   p ap er   an   ap p r o ac h   is   p r o p o s ed   t o   r ev ea l d o m ain   d ep en d e n w o r d s   an d   in f er   in d ep en d en w o r d s .   A   v ir tu o u s   ap p r o ac h   an d   C r o s s   B OM E ST   alg o r ith m   f o r   th cr o s s - d o m ai n   s e n ti m e n class i f icatio n   is   p r o p o s ed   to   b o ast  th cr o s s - d o m ai n   d ata,   to   m i n i m ize  th g ap   b etw ee n   d o m ai n s .   T h is   alg o r ith m   is   th e   m o d i f ied   v er s io n   o f   B OM E S T   [ 5 ]   w h ic h   w o r k s   e f f icie n tl y   o n   s i n g le  d o m a in   w i th   t h ac c u r ac y   o f   7 8   %.  Fo r   th cr o s s - d o m a in   an a l y s is   r ev i e w s   f o r   v a r io u s   p r o d u cts   ( B ab y ,   B ea u t y ,   E lectr o n ics,  a n d   H ea lth   p r o d u cts)   ar e   g ath er ed   f r o m   Am az o n .   O u r   p r o p o s ed   C r o s s _ B o m s   class if ier   is   u s ed   to   m o d el  t h r e latio n s h ip   b et w ee n   d o m ai n - s p ec i f ics  a n d   s el f - s u f f icien w o r d s   b y   v ar io u s   p h a s es   ex p lain ed   in   d etail  i n   f u r t h er   Sectio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 7   :   9 67     9 74   968   T h p ap er   is   o r g an ized   as,  Se ctio n   2   co m p r is es   th e   liter at u r an d   s t u d y   co n d u cted .   Sectio n   3   an d   4 ,   elab o r ate  o u r   p r o p o s ed   ap p r o ac h   an d   C r o s s   B OM E ST   A lg o r ith m   f o r   Am az o n   d atase t .   F in all y ,   th r es u lt s   o f   o u r   ex p er i m e n ts   ar v al id ated   in   Sectio n   5   an d   Sectio n   6   d ef i n es t h f u t u r s co p o f   th w o r k .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   Hu   an d   L i u   [ 1 ]   in tr o d u ce d   f ea tu r b ased   tar g et  e x tr ac tio n   o n   co n s u m er   elec tr o n ic s   r ev ie w s   tr ea ted   as   th f ir s w o r k   o f   T ar g et  E x tr ac tio n .   T h ey   p r o p o s ed   an   ap p r o ac h   o n   s tatis tical  an a l y s is   o f   th r ev ie w   ter m s   b ased   o n   ass o ciatio n   m i n i n g .   M an u a ll y   s elec ted   s u b s et  o f   p r o d u ct  f ea tu r e s   y ie ld s   p r ec is io n   o f   0 . 7 2   an d   a   r ec all  o f   0 . 8 0 .   B litzer   et  al.   [ 4 ]   f o cu s es  o n   cr o s s   d o m ain   class i f icatio n   an d   f o cu s es  o n     th ch allen g e s   o f   tr ain i n g   clas s i f ier   f r o m   s o u r ce   d o m ai n s   a n d   ap p ly i n g   th tr ai n ed   class i f ier   in   tar g et  d o m ai n   a s   id en ti f icatio n   o f   f ea t u r s elec tio n   an d   th lear n i n g   f r a m e wo r k   to   f in d   th s i g n if i ca n ce   o f   s o u r ce   an d   tar g et   d o m ai n   f ea tu r es.   P an   an d   Ni   [ 6 p r o p o s ed   m et h o d   f o r   s en t i m e n class if icatio n   to   b r id g th g ap   b et w ee n   t h e   d o m ai n s ,   u s in g   s p ec tr al  f ea t u r alig n m e n ( S F A )   alg o r it h m   to   a lig n   d o m ai n - s p ec i f ic  w o r d s   f r o m   d if f er e n d o m ai n s   i n to   u n i f ied   cl u s ter s .   T h ese  cl u s ter s   ca n   b u s ed   t o   r ed u ce   th e   g ap   b et w ee n   d o m ai n - s p ec if ic  w o r d s   f r o m   t h t w o   d o m a in s ,   h e n ce   en h a n ce   t h s e n ti m en t c la s s i f i er .       3.   CRO SS _ B O M E ST   3 . 1 .   P ro po s ed  Appro ch   I n   th is   p ap er   w p r o p o s an   a p p r o ac h   f o r   C r o s s   Do m ai n   An al y s i s .   T ill  d ate,   th ex is ti n g   ap p r o ac h es  f o r   th cr o s s   d o m ai n   d ea w i th   s i n g le  s o u r ce   d o m ai n   an d   class i f ier   to   p r ed ict  tar g et  d o m ai n .   T h b lo ck   d iag r a m   f o r   C r o s s _ B OM E ST   is   s h o w n   i n   Fig u r e.   1   is   co n s is t s   o f   t w o   p h ase s ,   d etailed   ex p lan atio n   o f   ea ch   p h ase  is   as  f o llo w s:   P ha s 1   d ea ls   w it h   f o r m in g   o f   L e x ical_ B o m s _ Dict io n ar y   an d   u s ed   th is   d ictio n ar y   to   i n cr ea s th v p o lar it y   r ev ie w s .   Nu m b er   o f   s tep s   in v o l v ed   an d   th o u tp u o f   all  th ese  s tep s   ar s h o w n   Sectio n   4.   T h f ir s t   s tep   o f   o u r   p r o p o s ed   ap p r o ac h   C r o s s _ B OM E ST   s tar ts   w it h   g at h er i n g   all  th e   r ev ie w s .   T h Data s et   u s ed   f o r   i m p le m e n tatio n   i s   Am az o n   d ata  s e h ttp ://j m ca u le y . u csd . ed u /d ata/a m az o n / .   Used   d ata  s et   co n tai n s   1 , 6 0 , 7 9 2   r ev ie w s   o f     B ab y   p r o d u ct  ,   1 , 9 8 , 5 0 2   r ev ie w s   o f   B ea u t y   p r o d u ct 3 , 4 6 , 3 5 5   r ev ie w s   o f   Hea lth   p r o d u ct   an d   1 6 , 8 9 , 1 8 8   r ev ie w s   o f    E le ctr o n ics  p r o d u ct  f r o m   Ma y   1 9 9 6   to   J u l y   2 0 1 4 ,   f o r   t h a n al y s is .   T h e n   J u n k   d ata   s u c h   as  h y p er li n k s ,   <d iv >,   <p >, <b r etc  ar r em o v ed .   Als o   all  th r ep etiti v w o r d s ,   s to p   w o r d s ,   i m a g e s ,   u r l,  v id eo s   an d   au d io s   w h ic h   d o   n o co n tr ib u te  to   th m ea n i n g   o f   th s e n te n ce   ar r em o v ed .   Af ter   th at  t h P o r ter   Ste m m i n g   Alg o r it h m   i s   u s ed   to   r em o v t h s u f f i x   f r o m   th e   w o r d s   an d   b r in g   it  to   th r o o t.  A f ter   s te m m i n g ,   r ev ie w s   ar to k en ized   u s i n g   B OW   ( B ag   o f   w o r d s ) .   T h en   B OM E ST   [ 5 ]   is   ca lled   f o r   th P OS  tag g in g   w h ich   ef f ec tiv e l y   id en ti f y   t h n o u n s ,   v er b s ,   ad v er b s   an d   ad j ec tiv es  th at   h a v e f f ec o n   th e   t ex t.  T h er ef o r th is   m o d u le  is   ca p ab le  o f   cr ea tin g   an   in d e x ed   d ata,   ass ig n   t h s c o r to   it  an d   s to r i t in to   th tr ain ed   d ictio n ar y   [ 7 ].   I n   th las s tep ,   w o r d   is   ta k en   f r o m   t h lis cr ea ted   in   ab o v s tep   an d   id en ti f ied   all  s y n o n y m s   o f   th a t   w o r d   av ailab le   in   th e   r ev ie w s   u s i n g   Ms   W o r d   I n tr o p .   A ll t h e   s y n o n y m s   w er r ep lace d   w ith   th w o r d   a n d   to tal   o cc u r r en ce   o f   t h w o r d   is   ca lc u lated .   Fo r   ex a m p le,   d ataset   co n tain   E v e n ”  as   v e,   B ad ”  as  v p o lar it y   w it h   th eir   n u m b er   o f   o cc u r r en ce s   a s   s h o w n   i n   T ab le  1 .       T ab le  1 .   v e,   v w o r d   w it h   s y n o n y m s   &   o cc u r r e n ce s   P o l a r i t y   W o r d   S y n o n y ms   P o l a r i t y   W o r d   S y n o n y ms   v e   ( 4 5 , 1 8 2 )   Ev e n   ( 2 0 8 5 4 )   S t i l l ( 2 2 0 8 5 ) ,   S mo o t h ( 1 5 1 6 ) ,   C o n st a n t ( 5 5 6 ) ,   Eq u a l ( 1 7 1 )   v e   ( 6 0 5 7 )   B a d                                             ( 4 0 5 3 )   A w f u l ( 5 7 6 ) ,   Ev i l ( 3 1 ) ,   S e r i o u s( 3 7 8 ) ,   P o o r ( 1 0 1 9 )       E v en ”  i s   m atch ed   w it h   it s   s y n o n y m s   a n d   all  th s y n o n y m s   ar r ep lace d   w it h   t h w o r d .   T o tal  co u n t   is   e v alu a ted   as  s h o w n   i n   Fig u r 2 ( b ) .   Sim ilar l y   B ad ”  is   co m p ar ed   to   i ts   s y n o n y m s   an d   c o u n is   g e n er ated   as   s h o w n   in   F ig u r 2 ( b ).   P ha s 2   is   th v ita p ar o f   a n   ap p r o ac h   co n s is t s   o f   f o llo w i n g   s tep s :   Her e,   d i f f er e n co m b i n atio n s   o f   d o m ai n s   ar co n s id er ed   as  t h s o u r ce   d o m a in   s u ch   as  B ab y   &   B ea u t y ,   B ea u t y   &   E lectr o n ics  a n d   etc.   No m er g all  th v e,   v L e x ic al_ B o m s _ Dict io n ar y   f o r   th s o u r ce   d o m ai n s   a n d   f etch   all   th s elf - s u f f icie n t   w o r d s   u s i n g   Sel f - s u f f icien wo r d   co llecto r .   Fo r   th cr o s s   d o m a in   an al y s is   C r o s s _ B o m s   class i f ier   i s   u s ed   to   p r ed ict  th v e,   ve   p o lar it y   o f   th tar g et  d o m ai n   i.e .   a n y   d o m ai n   e x ce p s o u r ce .   Do m ai n - d ep en d e n w o r d s   ar u s ed   s o lel y   an d   m o n o to n o u s l y   in   t h d o cu m e n t.  So m o f   th e m   d o   n o t   co n tr ib u te  to   th s en ti m en ts   [ 8 ]   f o r   d o m ai n   t h er ef o r eli m i n atio n   o f   t h ese   w o r d s   f r o m   th d at aset  w ill  e n h an ce   th p er f o r m an ce   o f   cla s s i f ier .   I n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   A p p r o a ch   fo r   B ig   D a ta   to   E vo lve  th A u s p icio u s   I n fo r ma tio n   fr o C r o s s - Do ma in s   ( P r ee ti A r o r a )   969   s en ti m e n tal  C las s i f icatio n ,   tar g ets  ar t h f r eq u en w o r d s ,   P OS,  p h r ases   o r   ter m s   t h at  h av g r ea ef f ec o n   t h e   o p in io n   [ 9 ]   to   s h o w s   v e,   v e   p o lar it y .   Selec tio n   o f   p r o p er   tar g et  y ield s   h i g h er   ac c u r ac y   i n   cla s s i f icatio n   b y   r ed u cin g   th e x te n s i t y   o f   te x t.  T h ese  f ea tu r es  ar p as s ed   to   C r o s s _ B o m s   C las s if ier   [ 1 0 ]   to   d is co v er   an d   eli m i n ate  u n es s en tial,  in ap p r o p r iate  an d   r e d u n d an asp ec ts   f r o m   d ata  th at  d o   n o co n tr ib u te  to   th ac cu r ac y .     T h er ef o r w it h   t h h elp   o f   th e s f ea tu r es,  in   cr o s s   d o m ai n   a n al y s i s   p r ec is io n ,   r ec all  a n d   ac cu r ac y   i s   ca lc u lated   as  s h o w n   i n   r esu lt  Sectio n T h s alien f ea tu r o f   C r o s s _ B o m s   C las s i f ier   is   th W S R   ( w ei g h s y n o n y m   r ep lace m e n t)   s c h e m in   p lace   o f   th ter m   f r eq u e n c y   [ 1 1 ]   o f   ea ch   w o r d .   T h W SR   f o cu s es  o n   r ed u cin g   t h e   w ei g h o f   v er y   b ad ”  clas s   o f   s o u r ce   d o m ai n   d ata  a n d   p r o m o te  t h w ei g h o f   “v er y - g o o d ”  class   to   g e n er ate  m o r ac c u r ate  r esu lt s   in   tar g et   d o m ai n .   A la s class if ier   is   t r ain ed   o n   s o u r ce   d o m ai n   an d   u s ed   to   p r ed ict  th v e,   ve   p o lar it y   r ev ie w s   o f   ta r g et  d o m ain   u s i n g   s tep s   m e n ti o n ed   in   alg o r it h m   in   n ex Sect io n .         Ph a s e   2 L e x i c a l   B o m s _ D i c ti o n a r y S o u r c e   D o m a i n   T a r g e   D o m a i n   S e l f - S u f f i c i e n t   W o r d   C o l l e c t o r T a r g e t   E x t r a c t i o n C r o s s _ B o m s   C l a s s i f i e r 6 8 7 9 10 + v e   R e v i e w s   i n c r e a s e s 11 R e s u l ts       Fig u r 1 .   B lo ck   Diag r a m   f o r   C r o s s   Do m a in   An al y s i s                                                                            (a )             ( b )     Fig u r 2 .   ( a)   v S y n o n y m   R e p lace m en t ,   ( b )   v S y n o n y m   R ep lace m e n t       3 . 2 .   P ro po s ed  Alg o rit h m   Cro s s _ B O M E ST   t h e,   d esi g n ed   alg o r ith m ,     w h ich   tak e s   i n p u as  Am az o n   R e v ie w s   [ 1 2 ]   d atasets   o f   B ab y ,   B ea u t y ,   Hea lth   an d   E l ec tr o n ics  p r o d u cts  a n d   g i v es  b etter   ef f icien c y   th a n   B OM E ST ,   w h ic h   w o r k   o n   Ga t h e r i n g   F i l t e r i n g   o f   R e v i e w s J u n k   R e m o v a l S t e m m i n g C o u n t   O c c u r r e n c e s S y n o n y m s   R e p l a c e m e n t   2 3 1 4 Phase  1 L e x i c a l   B o m s _ D i c t i o n a r y 5 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 7   :   9 67     9 74   970   s in g le  d o m ain .   E x p r es s io n   o f   u s er s   v ie w s   ar e   d if f er e n t   in   d i f f er en d o m ain s ,   s o   to   an al y z in g   d i f f er en t   d o m a i n s   i s   ti m co n s u m i n g   an d   co s tl y   p r o ce s s   as  clas s if ier   h a s   to   b tr ain ed   ea ch   t i m f o r   d o m ai n .   T h er ef o r th er is   n ee d   o f   n o v el  ap p r o ac h   th a ca n   b e   w o r k   e f f icie n tl y   o n   t h cr o s s   d o m ai n .   He n ce ,   B o m s _ C las s i f ier   is   u s ed   to   en h an ce   th e   ac cu r ac y   o f   th e x i s tin g   m eth o d   b y   th e   co m b i n g   t w o   d i f f er e n s o u r ce   d o m ai n s   a n d   p r ed ict  th r esu lt s   o f   th tar g et  d o m ai n   b y   t h s tep s   d ef in ed   i n   alg o r it h m .                              Alg o rit hm   1 :     B O M E ST   o n Cr o s s   Do m a in                                           Alg o rit h m   2 :   WSR    4.     5.     6.     7.     8.     9.     10.     11.     12.     13.     14.     15.     16.     17.     18.     19.     20.     21.     22.     23.                                 Alg o rit h m   3 :     Cro s s _ B O M E ST                                                     Alg o rit h m   4 :   S - S - ( Self - s u f f icient   w o rds )   24.                          25.                                                                                          26.     27.     28.     29.     30.     31.     32.     33.     34.     35.     36.     37.     38.     39.     40.     41.     42.     43.     44.     45.     46.           47.   CO NCLU SI O N   ( 1 0   P T )                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            1.            2.                                                                                                                                                 3.                                                                                                                                                                            4.                                                                                  5.                                                                 6.                  (   )                                                                                    7.         (   )   8.                                                                               9.                     (   )     10.                                                                                    11.                                                                                                                                                                                                         (                 )                                                                                                                                                                                          1.            2.                                                                                                    3.                           (           )   a.                                                                                                                   (                )                             {                                                                              4.                                                   5.                                                                                                                                                                                                                                                                            )                                       )        (                  )                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 1.              2.                                                                                               3.                                                         4.         (   )   5.                (   )                                                                                                                                      6.                         (                                    7.                           (                                    8.                                                                                                                                   9.                                     (       [   ] )                                                                                                    10.                                                11.                                                                            12.                                                                           13.                                                                        14.            1.            2.                                                               3.        (                         [   ]                                                )   4.                    (                        [   ] )   5.                                                                                                   1                                                                                                                                                                                                                                                                             1.             2.                                                             3.        (                           [   ]                                              )   4.                    (                           [   ] )   5.                                                          6.                                                     7.                                                                  8.                                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   A p p r o a ch   fo r   B ig   D a ta   to   E vo lve  th A u s p icio u s   I n fo r ma tio n   fr o C r o s s - Do ma in s   ( P r ee ti A r o r a )   971   4.   E XP E R I M E NT   S E T UP     T h i m p le m e n tatio n   o f   ab o v e   alg o r ith m   is   d o n b y   u s i n g   C # . Net.   E ac h   p h a s i s   i m p le m en ted   b y   co m b i n atio n   o f   u s er   d ef i n ed   a n d   in b u ilt  f u n ctio n s .   C o d an d   r esu lts   o f   ea ch   s tep   o f   p h a s 1   an d   p h ase  2   ar p r o v id ed   b elo w .       Ste p 1 :   F ilte ring   o f   Rev ie w s             ( a)     ( b )     Fig u r 3 .   (a )   Fil ter   o f   J SON  R e v ie w s ,   ( b )    R a w   Data   o f   R ev i e w s   af ter   Fi lter in g       Ste p 2 :   J un k   Re m o v a l             ( a)     ( b )     Fig u r 4 .   ( a)   J u n k   R e m o v a f r o m   R e v ie w s ,   ( b )   R ev ie w s   a f te r   J u n k   R e m o v al       Ste p 3 :     Ste m m i ng   us i ng   P o rt er   Alg o rit h m         Fig u r 5 .   R esu lt o f   Ste m m i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 7   :   9 67     9 74   972   Ste p 4 :     Co un t   O cc urre nce             (a )     (b )     Fig u r 6 .   ( a)   C o u n t O cc u r r en c f o r   v e,   v p o lar it y ,   ( b )   v e,   v C o u n t O cc u r r en ce       Ste p 5 :     Sy no ny m s   Re pla ce m e nt             ( a)     ( b )     Fig u r 7 .   ( a )   Fin d in g   o f   S y n o n y m s   &   R ep lace m en t,  ( b )   †  v e,   −  v S y n o n y m s   Occ u r r e n ce s   f o r   v e,     ve   p o lar it y       5.   RE SU L T   ANAL YSI S   T o   g en er ate  th r esu l ts   f o r   C r o s s _ B OM E ST   ap p r o ac h   f o r   th cr o s s   d o m ain   s e n ti m e n an al y s i s   d if f er e n p r o d u ct  r ev ie w s   f r o m   Am az o n   ar u s ed .   Fo r   th i m p le m e n tat io n ,   r an d o m l y   1 5 0 0   v a n d   1 5 0 0   v e   p o lar ity   r ev ie w s   ar s elec ted   f r o m   ea c h   d o m a in ,   o u o f   wh ich   1 0 0 0   r ev ie w s   o f   ea c h   p o lar it y   ar u s ed   f o r   tr ain i n g   o f   clas s i f ier ,   th r e m a in d er   is   u s ed   f o r   test in g   o f   cla s s i f ier .   I n   ex p er i m e n t,  r an d o m l y   co m b in at io n   o f   t w o   d o m ai n s   ac t a s   s o u r ce   d o m ai n ,   r e m ai n i n g   d o m ai n   o u t o f   d ata  s et  ac ts   a s   th e   tar g et  d o m ai n   s u c h   as  B ea uty   +   B a b y E lectro nic s B ea u ty  +   E lect r o nics H ea lth E lectro nic s   +   H ea lth B ea uty   an d   B ea uty  +   H ea lth B a b y   is   ca lled   as  A,   B ,   C   an d   r esp ec tiv el y   f o r   ca lcu latin g   t h p r ec is io n ,   r ec all  an d   ac cu r ac y   m etr ic.   T h e s ti m atio n   m etr i is   C r o s s _ B o m s   clas s i f ier   w h ic h   e f f ec ti v el y   p r ed icts   t h r ev ie w s   o f   tar g e d o m ai n   co r r ec tl y   b y   d eter m in i n g   d o m a in - i n d ep en d en w o r d s   f r o m   t h s o u r ce   d o m ai n .     I t is   clea r l y   s h o w n   t h at   th r ec all  an d   p r ec is io n   m e tr ic  in cr ea s e s   f o r   t h C r o s s _ B OM E ST   as  co m p ar ed   to   B OM E ST .     Usi n g   t h e   f ea t u r es  o f   T N+ B OW   6 6 o f   p r ec is io n   is   o b tain ed   w h e r ea s ,   STN+B M   p r o v id es  7 7 . 2 5 o f   p r ec is io n .   Si m i lar l y   T N+ B OW N + BM   p r o v id es  8 2 . 5 o f   r ec all  w h er ea s ,   B M + WS R + C B s h o w s   9 3 . 2 5 o f   r ec all.   A l s o   t h P r ec is io n - R ec a ll  Gr ap h   f o r   B OM E ST   an d   C r o s s _ B OM E ST   is   s h o w n   i n   F ig u r 8 .   an d   Fi g u r 9 .   r esp ec tiv el y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       A n   A p p r o a ch   fo r   B ig   D a ta   to   E vo lve  th A u s p icio u s   I n fo r ma tio n   fr o C r o s s - Do ma in s   ( P r ee ti A r o r a )   973                Fig u r   8 .   Pre cisi o n - R ec a ll Gr ap h                                                                             Fig u r   9 .   P r ec is io n - R ec all  Gr ap h       Her e,   T a b le  2   &   3   p r esen ts   t h ac cu r ac y   r es u lt  f o r   th B OM E ST ,   C r o s s _ B OM E ST   as   s h o w n   i n   Fig u r e   1 0   &   Fig u r 1 1   r e s p ec tiv el y .   B y   th r esu lt  it   is   clea r ed   th at  B o m s _ C la s s i f ier   Usi n g   t h e   B M+W SR + C B M   p r o v id es th e   m ax i m u m   ac cu r ac y   o f   9 2 wh ich   i s   h ig h er   th a n   t h B OM E ST   i.e .   8 1 %.       T ab le  2 .   B OM E ST   A cc u r ac y   T ab le    3   C r o s s _ B OM E S T   A cc u r ac y     B O M EST   T a r g e t   Ex t r a c t i o n   A c c u r a c y   A   B   C   D   T N , B O W   75   75   71   77   N , B O W N   78   79   74   80   T N , B O W N , B M   83   81   79   85         C r o ss_ B O M EST   T a r g e t   Ex t r a c t i o n   A c c u r a c y   A   B   C   D   S T N , B M   78   84   80   83   B M , W S R   86   85   89   90   B M , W S R , C B M   91   89   92   95                                                                                                      Fig u r 10 .   A cc u r ac y   Gr ap h   f o r   B OM E ST                                 Fig u r 1 1 .   A cc u r ac y   Gr ap h   f o r   C r o s s _ B OM E ST            Fig u r 1 2 ( A )   s h o w s   t h r esu lt  f o r   v r ev ie w s   o f   d i f f er en d ataset  in   t h s in g le  d o m ai n   u s i n g   B OM E ST ,   C r o s s _ B OM E S T .   W h er ea s   Fig u r 1 2 ( B )   s h o w s   th co m p ar is o n   r es u lt s   o f   C r o s s _ B OM E ST   w h ic h   ef f ec tiv e l y   i n cr ea s e s   th n u m b er   v p o lar it y   r ev ie w s   w h en   t ested   f o r   cr o s s   d o m a in   a n al y s i s .                       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 7   :   9 67     9 74   974         ( a)     ( b )     Fig u r e   1 2 .   ( a)   B OM E ST ,   C r o s s _ B OM E ST ,   ( b )   C r o s s _ B OM E ST   o n   tar g et  d o m ai n   r esu lts   o n   s in g le  Do m ai n       6.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   cr o s s   d o m ain   s en ti m en tal  clas s if icatio n   ap p r o ac h   C r o s s _ B OM E ST   is   p r o p o s ed .   T h p r o p o s ed   ap p r o ac h ,   w o r k s   i n   tw o   p h ase s .   P h ase  1 ,   is   u s ed   to   f o r m   L e x ical_ B o m s _ Dictio n ar y .   T h d ictio n ar y   is   u s ed   to   in cr ea s th ve   p o lar it y   r ev ie w s   b y   f ilter i n g   o f   r ev ie w s   a f ter   j u n k   r e m o v al  an d   s te m m in g .   T h ese   r ev ie w s   ar t h e n   to k e n ized   u s i n g   B OW   a n d   B OM E ST   w h ic h   is   u s ed   f o r   th P OS  ta g g i n g .   T o tal  co u n o f   t h e   p o lar ity   o f   t h r e v ie w s   as   v e ,   an d   v e,   i s   s to r ed   in   t h i n d ex ed   lis t,  w h ich   is   f u r t h er   u s e d   to   r ep lace   all  th e   s y n o n y m s   w it h   t h m atch ed   w o r d   to   escalate   th p o lar it y .   I n   p h ase  2 ,   t w o   d i f f er e n s o u r ce   d o m ai n s   ar e   tr ain ed   to   ex tr ac t h r ev ie w s   o f   th o t h er   r e m ai n i n g   tar g et   d o m ai n .   Af ter   th a C r o s s - B O ME ST   ap p r o ac h   is   u s ed   to   d is co v er   al l t h s el f - s u f f icien w o r d s   th a t a r u s ed   to   b r id g th g ap   b et w ee n   t h s e n ten ce s   i n   d i f f er e n t   d o m ai n s .   W it h   t h h elp   o f ,   B M,   W SR ,   C B tar g et  e x tr ac ti o n   C r o s s _ b o m s   C lass if ier   d i s co v er   an d   eli m i n ate  u n e s s e n tial,   in ap p r o p r iate  an d   r ed u n d an t   asp ec ts   f r o m   d a ta  th a d o   n o t   co n tr ib u te   to   th ac c u r ac y .   T h ac cu r ac y   o f   9 2 is   o b tain ed   b y   p r o p o s ed   C r o s s _ B OM E ST   alg o r ith m   w h e n   ap p lied   to   c r o s s   d o m ain s .     P r ec is io n   an d   R ec all  o f   B O ME ST   is   i m p r o v ed   b y   1 6 an d   7 r esp ec ti v el y   i n   s in g l d o m a in .     R e s u lts ,   d em o n s tr ate  th at  C r o s s _ B OM E ST   s h o w s   5 r ef in e m e n i n   th p r ec is io n   an d   ac c u r ac y   w h e n   co m p ar ed   to   o th er   ex is t in g   tec h n iq u es.       RE F E R E NC E S   [1 ]   Hu   M .   a n d   L iu   B . ,   M i n in g   a n d   s u m m a ri z in g   c u sto m e re v ie w s ,”   i KDD p p .   1 6 8 1 7 7 2 0 0 4 .   [2 ]   P a n g   B .   a n d   L e e   L . ,   Op in io n   m in in g   a n d   se n ti m e n a n a l y sis ,”   F o u n d a ti o n a n d   T re n d in   In f o rm a ti o n   Retrie v a l ,   p p .   1 1 3 5 2 0 0 8 .   [3 ]   L u   Y . e a l . ,   Ra ted   a sp e c su m m a riza ti o n   o f   sh o r c o m m e n ts ,”   i WWW ,   p p .   1 3 1 1 4 0 2 0 0 9 .   [4 ]   Bli tze J . e a l. ,   Bi o g ra p h ies ,   b o ll y wo o d ,   b o o m - b o x e a n d   b len d e rs Do ma in   a d a p ta ti o n   fo se n ti me n c la ss if ica ti o n ,”   i P ro c e e d i n g o f   th e   4 5 th   A n n u a M e e ti n g   o f   th e   As so c iatio n   o f   Co m p u tatio n a L in g u isti c s,  P ra g u e ,   Cz e c h   Re p u b l ic ,   p p .   4 4 0 447 2 0 0 7 .   [5 ]   Ja in   V . e t   a l . ,   BOME S T   a   V it a A p p ro a c h   t o   Ex trac t h e   P ro p it io u s   In f o rm a ti o n   f ro m   th e   Big   Da ta ,”   L NN S   S p rin g e r’s,  2 0 1 6 .   [6 ]   P a n   S . e a l. ,   Cro ss   Do m a in   S e n ti m e n Clas si f ica ti o n   v ia  S p e c tral  F e a tu re s , ”  i W W W   2 0 1 0 ,   Ra leig h ,   No r t h   Ca ro li n a ,   US A.   ACM ,   p p .   7 5 1 7 6 0 2 0 1 0 .   [7 ]   F a n g   H. ,   A   re - e x a m in a ti o n   o f   q u e r y   e x p a n sio n   u si n g   lex ica re so u rc e s ,”   i ACL ,   p p .   1 3 9 1 4 7 2 0 0 8 .   [8 ]   Bo ll e g a la  D . e a l. ,   Cro ss - Do m a in   S e n ti m e n Clas sif ic a ti o n   Us in g   a   S e n ti m e n S e n siti v e   Th e sa u ru s ,   IEE E   tra n sa c ti o n o n   k n o wle d g e   a n d   d a ta   e n g i n e e rin g ,   2 0 1 3 .   [9 ]   Ch e n   B . e a l. ,   Extra c ti n g   d isc rimin a ti v e   c o n c e p ts  f o d o m a in   a d a p ta ti o n   i n   tex min i n g ,”   i P r o c e e d in g o f   th e   1 5 t h   A CM   S IG KD in tern a ti o n a c o n f e re n c e   o n   Kn o w led g e   d isc o v e r y   a n d   d a ta  m in in g ,   Ne w   Y o rk ,   NY ,   USA ,   A CM ,   p p .   1 7 9 1 8 8 2 0 0 9 .   [1 0 ]   Da v id   B .   S . ,   e a l. ,   A n a ly sis  o f   re p re se n tatio n f o d o m a in   a d a p tatio n ,”   i A n n u a l   Co n fer e n c e   o n   Ne u ra l   In fo rm a t io n   Pro c e ss in g   S y ste ms   1 9 ,   Ca m b rid g e ,   M A,   M IT   Pre ss . ,   p p .   1 3 7 1 4 4 2 0 0 7 .   [1 1 ]   X ie  S . e a l. ,   L a ten sp a c e   d o m a in   tran sfe b e twe e n   h ig h   d i m e n sio n a o v e rlap p i n g   d istri b u ti o n s ,”   i 1 8 t h   In ter n a t io n a W o rl d   W id e   W e b   C o n fer e n c e ,   p p .   91 1 0 0 2 0 0 9 .   [1 2 ]   J.  M c a u e ly ,   2 0 1 6 h tt p : // jm c a u le y . u c sd . e d u /d a ta/a m a z o n /2 0 1 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.