Skip to main content

Table 8 Experiment results of Yelp reviews

From: Toward multi-label sentiment analysis: a transfer learning based approach

Model

Accuracy (%)

Hamming loss

Macro F1

Micro F1

Proposed models

 BERT

61.65

0.032

0.48

0.70

 XLNet

66.61

0.027

0.56

0.77

Baseline deep learning models

 LSTM

35.66

0.053

0.21

0.49

 BiLSTM

36.88

0.051

0.25

0.49

 CNN + LSTM

19.20

0.056

0.08

0.33

Baseline machine learning models

 SGD + OR

28.69

0.052

0.26

0.47

 LR + OR

15.35

0.051

0.12

0.29

 SVC + OR

27.72

0.049

0.24

0.45

 RF + OR

16.21

0.051

0.14

0.31

 SGD + BR

28.98

0.051

0.26

0.47

 LR + BR

15.35

0.051

0.12

0.29

 SVC + BR

27.72

0.049

0.24

0.45

 RF + BR

16.21

0.051

0.14

0.31

 SGD + CC

39.29

0.055

0.29

0.49

 LR + CC

31.67

0.056

0.16

0.43

 SVC + CC

41.12

0.053

0.26

0.51

 RF + CC

25.09

0.051

0.16

0.40

 SGD + LP

38.09

0.062

0.29

0.45

 LR + LP

39.00

0.060

0.20

0.45

 SVC + LP

40.44

0.059

0.29

0.47

 RF + LP

37.92

0.062

0.29

0.45

 SGD + RakelD

38.09

0.062

0.29

0.45

 LR + RakelD

39.00

0.060

0.20

0.45

 SVC + RakelD

40.44

0.059

0.29

0.47

 RF + RakelD

37.92

0.062

0.24

0.44

 BRkNNa

5.27

0.103

0.01

0.09

 BRkNNb

24.16

0.060

0.19

0.36

 MLARAM

20.50

0.080

0.02

0.26

 MLkNN

24.86

0.054

0.08

0.31