18、基于改进人工蜂群算法的阿拉伯文本分类

基于改进人工蜂群算法的阿拉伯文本分类

在自然语言处理领域，文本分类是一项重要任务，尤其是对于阿拉伯语这样具有丰富文化和语言多样性的语言。本文将介绍一种基于改进人工蜂群算法（ABC）与上置信界算法（UCB）相结合的方法，用于阿拉伯文本分类，特别是情感分析。

相关研究概述

在文本分类和情感分析领域，已有许多研究采用不同的方法和数据集进行探索。以下是一些相关研究的总结：
| 作者 | 方法 | 数据集 | 研究标题 | 总结 |
| — | — | — | — | — |
| [6] | Salp swarm algorithm | 阿拉伯推文基准数据集 | 基于带有S形转移函数的Salp群算法的阿拉伯语情感分析 | 平均分类准确率为80.08%，PSO次之，平均分类准确率为80.06% |
| [7] | Word2vec | 阿尔及利亚方言语料库 | 阿拉伯（ic + izi）消息情感分析的半监督方法：应用于阿尔及利亚方言 | F1分数最高可达80.58% |
| [8] | 基于归一化差异度量和二进制Jaya优化算法的混合特征选择方法（NDM - BJO） | 10个新闻组文本语料库 | 使用混合二进制Jaya优化算法进行文本分类的最优特征子集选择 | 5648个特征时准确率为92.5%，300个特征时准确率为97.8% |
| [9] | 增强二进制灰狼优化器 | 阿拉伯语文本语料库 | 使用基于精英交叉的二进制灰狼优化器进行阿拉伯文本分类的特征选择 | SVM的F - 度量最高可达96% |
| [10] | 机器学习技术 | 英语小说语料库 | 比较多种特征选择方法用于文本分类 | 宏观平均F - 度量分别为0.93、0.9