I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   40 ,   N o .   2 N o v e m b e r   2025 ,   pp.   772 ~ 779   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 40 .i 2 . pp 772 - 779             772     Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   Op t i m i z i n g   s o c i a l   i ssu e   sent i m e n t   a n a l y si s   w i t h   h y b r i d     C hi - sq u a r e   a n d   b a y e s i a n - o p t i m i z e d   b i n a r y   c o o r d i n a t e   a s c e n t       G u i l b e r t   N i c an o r   A b i e r a   A ti l l o 1 , 2 ,   R al p h   A l an u n ay  C ar d e n o 2   1 Co m p u t e r   S c i e n c e   a n d   In fo r m a t i o n   T e c h n o l o g y   D e p a rt m e n t ,   Co l l e g e   o A rt s   a n d   S c i e n c e s   (C A S ),   N e g ro s   O ri e n t a l   S t a t e   U n i v e r s i t y   (N O RS U ) ,   D u m a g u e t e   Ci t y ,   P h i l i p p i n e s   2 G ra d u a t e   S c h o o l ,   N e g ro s   O ri e n t a l   S t a t e   U n i v e r s i t y ,   D u m a g u e t e   Ci t y ,   P h i l i p p i n e s     A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d   O c t   31 2024   R e v i s e J ul   10 202 5   A c c e pt e O c t   14 2 025       F e a t ur e   s e l e c t i o n   a i m s   t o   r e duc e   t h e   di m e ns i o na l i t y   o f   t he   f e a t u r e   s pa c e   a nd   pr e v e n t   o v e r f i t t i ng .   H o w e v e r ,   w h e n   s t r i v i ng   t o   p r o duc e   a c c ur a t e   m o de l s   f o r   s e n t i m e nt   c l a s s i f i c a t i o n,   f e a t u r e   s e l e c t i o n   i nt r o duc e s   s e v e r a l   c ha l l e ng e s ,   pa r t i c ul a r l y   c o n c e r ni ng   t e x t u a l   c o nt e nt .   C o ns e que n t l y ,   m a ny   r e s e a r c he r s   a r e   e xpl o r i ng   hy br i f e a t ur e   s e l e c t i o m e t ho ds   t o   c us t o m i z e   t he   s e l e c t i o n   pr o c e s s   a n d   de v e l o p   m o r e   a dv a nc e d   a u t o m a t e d   t e c hni q ue s ,   r e c o g n i z i ng   t ha t   t he   pe r f o r m a nc e   o f   t he s e   m e t ho ds   de pe n ds   o n   hy pe r pa r a m e t e r s .   I nt e g r a t i ng   B a y e s i a O p t i m i z a t i o i nt o   b i n a r y   c oo r di na t e   a s c e n t   ( B C A )   e n h a nc e s   t h e   s e a r c f o r   o pt i m a l   s o l u t i o ns   a nd  i m p r o v e s   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a nc e   i n   s e n t i m e nt   a na l y s i s ,   e x pl i c i t l y   f oc us i ng   o c l a s s i f y i ng   a bo r t i o n   s e n t i m e nt   us i ng   N a ï v e   B a y e s .   T he   e f f e c t i v e ne s s   o f   c o m bi ni ng   C hi 2   f e a t ur e   s e l e c t i o w i t h   t h e   hy br i d i z e B C A   a nd  B a y e s i a O p t i m i z a t i o a pp r o a c i s   t e s t e d   a c r o s s   m ul t i pl e   n - g r a m   c o nf i g ur a t i o ns .   R e s u l t s   d e m o ns t r a t e   s i g ni f i c a nt   i m pr o v e m e nt s   i a c c ur a c y   a nd  r e c a l l   c o m pa r e t o   C hi a nd   B C A   h y br i d   m e t ho ds .   F o r   i n s t a nc e ,   t he   B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o n - e nh a nc e a ppr o a c h   a c hi e v e d   up   t o   93 . 80 %   a c c ur a c y   ( 1 - g r a m )   a nd   100 %   r e c a l l   ( 4 - g r a m ) ,   o ut pe r f o r m i ng   t he   b a s e l i ne   m e t ho d.   T he   s t udy   hi g hl i g ht s   t r a de - o f f s   be t w e e n   c om put a t i o na l   e f f i c i e nc y   a nd  pe r f o r m a nc e ,   no t i ng   t ha t   w hi l e   t h e   C hi a nd   B C A   h y br i d   m e t ho h a s   l o w e r   t r a i ni ng   t i m e   c o m pl e xi t y ,   t h e   B a y e s i a n   O pt i m i z a t i o n - e nha nc e m e t ho e xc e l s   i a c c ur a c y   a nd  r e c a l l   du r i n g   t e s t i ng .   T he   f i ndi ng s   s ug g e s t   t ha t   i n t e g r a t i ng   B a y e s i a O p t i m i z a t i o i nt o   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i m p r o v e s   s e nt i m e n t   c l a s s i f i c a t i o p e r f o r m a nc e   a nd   r e c om m e nd  f ur t he r   e xp l o r a t i o o f   t h i s   a pp r o a c w i t h   o t he r   c l a s s i f i c a t i o n   a l g o r i t hm s ,   e s pe c i a l l y   f o r   s o c i a l   i s s u e s   l i k e   a bo r t i o s e n t i m e nt   a n a l y s i s .   Ke y w or d s :   B a y e s i a o pt i m i z a t i o n   B i n a r y   c oo r di n a t e   a s c e nt     Chi - s qu a r e   (C hi 2)   F e a t u r e   s e l e c t i o n   S o c i a l   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   G ui l b e r t   N i c a n o r   A b i e ra   A t i l l o   Co m put e S c i e n c e   a n I n f o r m a t i o T e c hn o l o g y   D e pa r t m e n t ,   Co l l e ge   o f   A r t s   a n d   S c i e n c e s   (CA S )   N e gr o s   O ri e nt a l   S t a t e   U n i v e r s i t y   (N O RS U )   D um a g ue t e   Ci t y ,   P h i l i p pi n e s   E m a i l :   gui l b e r t ni c a n o r. a t i l l o @ n o r s u . e du. p h       1.   I N TR O D U C TI O N   S o c i a l   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   h a s   b e c o m e   a n   i n c r e a s i ngl y   v i t a l   re s e a r c h   a r e a ,   o ff e r i n v a l ua b l e   i n s i g ht s   i n t o   pub l i c   o pi n i o n s   o n   v a r i o us   s o c i a l ,   e c o n o m i c ,   po l i t i c a l ,   a n d   pe r s o n a l   i s s ue s .   S o c i a l   m e di a   p l a t f o r m s ,   s uc h   a s   R e ddi t ,   p r o v i de   a   w e a l t h   o f   us e r - ge n e r a t e c o n t e n t   t ha t   c a n   b e   a n a l y z e t o   un de r s t a nd  c o l l e c t i v e   s e n t i m e n t s   [1] .   H ow e v e r ,   t h e   s h e e v o l um e   o f   da t a   ge n e ra t e o t h e s e   pl a t f o r m s   p r e s e nt s   a   s i g n i f i c a nt   c h a l l e n ge   i e ff e c t i v e l y   e xt r a c t i ng  m e a ni n gf ul   pa t t e rn s .   O ne   o f   t h e   p ri m a r y   t e c hn i que s   f o r   i m p r o v i n g   t h e   a c c ur a c y   a n d   pe r f o r m a n c e   o f   s e n t i m e n t   a na l y s i s   m o de l s   i s   f e a t u r e   s e l e c t i o n ,   w h i c h   r e duc e s   t h e   di m e n s i o na l i t y   o f   t h e   da t a .   Y e t ,   w h e a p pl i e t o   t e xt u a l   da t a ,   f e a t u r e   s e l e c t i o i n t r o duc e s   c o n s i de r a b l e   c h a l l e n ge s ,   s uc a s   o v e r f i t t i ng,   hi g c o m put a t i o n a l   c o m pl e xi t y ,   a n d   di f f i c ul t y   i de n t i fy i n g   t h e   o pt i m a l   f e a t ur e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       O pt i m i z i ng  s o c i a l   i s s ue   s e n t i m e nt   ana l y s i s   w i t hy br i   ( G ui l b e r t   Ni c anor   A b i e r a   A t i l l o )   773   s ub s e t   [2],   [3 ].   S i m i l a r l y ,   o ve r f i t t i n g   o c c ur s   w h e n   a   m o de l   a da pt s   e xc e s s i v e l y   t o   t h e   t ra i ni n d a t a   a n f a i l s   t o   ge n e ra l i z e   w e l l   t o   n e w   o r   u n s e e n   d a t a ,   r e s ul t i n g   i n   po or   pe r f o r m a n c e   a n u nr e l i a b l e   p r e di c t i o n s   [4 ] M o r e ov e r ,   t h e   c u r s e   o f   di m e n s i o n a l i t y   c o m pl i c a t e s   i de n t i f y i n g   t h e   m o s t   r e l e v a n t   f e a t ur e s   f r o m   v a s t   da t a s e t s ,   l e a di n g   t o   s ub o pt i m a l   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y   [5] .   T h e   N a ï v e   B a y e s   a l go ri t hm ,   a l t h o ug h   w i de l y   us e fo r   t e xt   c l a s s i f i c a t i o n,   s t r ugg l e s   w i t h   l a r ge   f e a t ur e   s e t s   a n d   c o m pl e f e a t u r e   i n t e ra c t i o n s ,   l e a di ng  t o   l o w e r   pe r f o r m a n c e   t h a m o r e   a dv a n c e a l go r i t h m s   [4] ,   [ 5] .   R e c e n t   a dv a n c e m e n t s   ha v e   e xpl o r e v a r i o us   m e t h o ds   t o   i m p r o v e   fe a t ur e   s e l e c t i o a nd  c l a s s i f i c a t i o n   pe r f o r m a n c e .   F i l t e r   m e t h o ds ,   s uc h   a s   C hi - s qua r e   ( C h i 2) ,   ha v e   be e n   w i de l y   us e t o   i de n t i f y   s t a t i s t i c a l l y   s i g n i f i c a n t   f e a t ur e s   i t e x t   c l a s s i f i c a t i o n   t a s ks   [6] ,   [7] .   H ow e ve r ,   t h e s e   m e t h o ds   i g n o r e   f e a t u r e   i nt e r a c t i o n s ,   l e a di n g   t o   s ub o pt i m a l   f e a t u r e   s e t s   t h a t   m a y   r e s ul t   i n   o v e r f i t t i ng   [8] .   O t h e   o t h e h a nd,   w r a ppe r   m e t h o ds ,   w h i c c o n s i de f e a t u r e   r e l a t i o n s h i ps ,   a r e   m o r e   e ff e c t i ve   b ut   c o m put a t i o n a l l y   e xpe n s i v e   [5] H y b r i d   a pp r o a c h e s ,   w hi c c o m b i n e   f i l t e r ,   w ra ppe r ,   a n d   e m b e dde m e t h o ds ,   h a v e   g a i n e d   a t t e n t i o due   t o   t h e i a b i l i t y   t o   b a l a n c e   c o m put a t i o n a l   e ff i c i e n c y   w i t a c c u r a c y   [2] .   T he s e   m e t h o ds   a dd r e s s   r e du nda n c y   a n d   i rr e l e v a n t   f e a t ur e s ,   i m p r o v i n g   t h e   o v e r a l l   pe r f o r m a n c e   o f   s e n t i m e nt   a na l y s i s   m o de l s .   D e s pi t e   t h e s e   a dv a n c e s ,   i n t e g r a t i ng  f e a t u r e   s e l e c t i o n   m e t h o ds   w i t h   o pt i m i z a t i o n   t e c hni que s   s uc h   a s   B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o h a s   n o t   b e e n   s uf f i c i e n t l y   e xpl o r e i n   s o c i a l   s e n t i m e n t   a na l y s i s   [9],   [ 1 0] .   B a y e s i a n   O pt i m i z a t i o h a s   s h o w n   p r o m i s e   i n   i m p r o v i n g   m o de l   a c c ura c y   a nd  r e c a l l   by   a ut o m a t i n g   t h e   p r o c e s s   of   h y pe r pa r a m e t e t u ni n g   [9] ,   [ 11] .   H ow e ve r ,   i t s   i nt e gra t i o w i t f e a t u r e   s e l e c t i o n ,   p a r t i c ul a rl y   fo r   c l a s s i fy i n g   s e n t i m e nt   o c o m pl e s o c i a l   i s s ue s   l i ke   a b o r t i o n,   r e m a i n s   a n   u n de r e xpl o r e a r e a .   T h e   m a i n   c o nt r i b ut i o n   o f   t h i s   s t udy   i s   t o   i n t e g ra t e   B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o n   w i t h   B i n a r y   Coo r di na t e   A s c e n t   (B CA a nd  C hi 2   f e a t u r e   s e l e c t i o t o   o pt i m i z e   f e a t u re   s e l e c t i o n   a n d   e nha n c e   s e n t i m e nt   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e .   T hi s   h y b r i a pp r o a c h   r e duc e s   ov e r f i t t i n b y   s e l e c t i n g   t h e   m o s t   r e l e v a n t   f e a t u r e s ,   t h e r e b y   i m p r o v i n g   t h e   m o de l ' s   a b i l i t y   t o   ge n e ra l i z e   t o   n e w   da t a .   A dd i t i o n a l l y ,   c o m b i n i ng  B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o n   w i t h   B CA   a l l o w s   fo r   e ff i c i e n t   f e a t u r e   s pa c e   e xpl o r a t i o n ,   s i g ni f i c a nt l y   r e duc i n c o m put a t i o n a l   l o a w hi l e   m a i n t a i ni n hi g h   a c c ura c y   a n r e c a l l ,   e v e n   w i t h   hi g h e r - o r de r   n - g r a m s .   T hi s   r e s e a r c h   p r o v i de s   a   n o v e l   a pp r o a c t o   s e n t i m e n t   a na l y s i s ,   de m o n s t r a t i n g   t ha t   i n t e g ra t i n g   B a y e s i a O pt i m i z a t i o w i t h   f e a t u r e   s e l e c t i o t e c hn i q ue s   c a s i g ni f i c a nt l y   i m p r o v e   t h e   pe r f o r m a n c e   o s e nt i m e nt   c l a s s i f i c a t i o m o de l s ,   m a i nl y   w h e n   a ppl i e t o   s o c i a l l y   s e n s i t i v e   t o pi c s   l i ke   a b o r t i o n.   T h e   pa pe r   i s   s t ruc t u r e a s   f o l l ow s :   t h e   M a t e r i a l s   a n d   M e t h o ds   s e c t i o n   de s c ri b e s   t h e   d a t a s e t ,   pr e p r o c e s s i n s t e ps ,   a n d   h y b r i f e a t u r e   s e l e c t i o n   m e t h o do l og y .   T h e   R e s ul t s   a n d   D i s c us s i o s e c t i o p r e s e n t s   t h e   p r o po s e m e t h o d' s   c o m pa r a t i v e   pe r f o r m a n c e   a g a i n s t   t ra di t i o n a l   C hi 2   a nd   B CA   t e c hn i q ue s ,   h i g hl i g ht i ng  i m p r o v e m e n t s   i b o t a c c ura c y   a n d   r e c a l l .   T h e   Co n c l us i o s um m a r i z e s   t h e   f i n d i n gs   a nd   s ugge s t s   di r e c t i o n s   fo r   f ut u r e   r e s e a r c i s e n t i m e n t   a na l y s i s   us i n h y b r i f e a t u r e   s e l e c t i o n   t e c hn i q ue s .       2.   M A TER I A LS   A N D   M E TH O D S   T h i s   s e c t i o de s c r i b e s   t h e   de t a i l e e xpe ri m e n t a l   p r o c e dur e   us e t o   c o n duc t   s e n t i m e nt   a na l y s i s   o n   a b o r t i o n - r e l a t e d   s e nt i m e nt   da t a .   T h e   m e t h o do l o g y   i nt e gra t e s   e s t a b l i s h e t e c hn i q ue s ,   s uc a s   da t a   pr e p r o c e s s i n g,   f e a t u r e   e xt r a c t i o n,   a nd   c l a s s i f i c a t i o n ,   a n d   n o v e l   o pt i m i z a t i o n s ,   l i ke   B a y e s i a O pt i m i z a t i o a nd  b i n a r y   c oo r di n a t e   a s c e nt   (B CA ),   e n s u r i ng  t h e   s t udy   i s   va l i d,   r e p r o duc i b l e ,   a n d   e f f i c i e n t .   T h e   m e t h o ds   o ut l i n e h e r e   a dd r e s s   t h e   ke y   que s t i o n s   a n k n o w l e dge   ga ps   i de n t i f i e i n   t h e   I nt r o duc t i o n,   p a r t i c ul a rl y   r e ga rdi n g   h a ndl i n m i s s i ng  d a t a ,   s e l e c t i ng  m e a n i n gf ul   f e a t ur e s   f r o m   t h e   t e xt ,   o pt i m i z i ng  m o de l   pa ra m e t e r s ,   a n i m p r o v i n s e n t i m e n t   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e .     2. 1 .     D ata   c o l l e c t i o n   an d   p r e p ar at i o n   T h i s   r e s e a r c h   u t i l i z e s   a   da t a s e t   o f   3, 000   P r o Ch o i c e _P r o L i f e   s e n t i m e n t   r e v i e w s   s c r a pe f r o m   R e ddi t   t hr e a ds   o n   a b o r t i o n   b e t w e e n   20 16  a n d   201 8.   T h e   da t a s e t   c o n t a i n s   t w o   v a r i a b l e s :   1)   " t e xt "   f o r   c o m m e nt   c o n t e n t   a n d   2)   " t a rge t "   f o r   b i n a r y   l a b e l s   ( p r o - c h o i c e   o r   p r o - l i f e ).   M i s s i n g   v a l ue s   w e r e   r e m o ve t o   m a i n t a i da t a   i nt e gri t y .   T h e   e xpe r i m e nt a l   s e t up   i n v o l v e s   a   L e n o v o   Ide a P a d   300   w i t a I nt e l   Co r e   i 5 - 6 200U   p r o c e s s o r   (2. 30G H z ),   16G B   R A M ,   a nd   a   64 - b i t   W i ndo w s   10  o pe ra t i n g   s y s t e m .   P y t h o n   3. 1 1. 3   w a s   de v e l o p ed   a nd  de pl oy ed   t h e   h y b r i f e a t u r e   s e l e c t i o m o de l ,   a l o n g   w i t h   l i b ra r i e s   l i ke   N u m py ,   K e ra s ,   M a t pl o t l i b ,   P a n da s ,   a n d   S c i - L e a rn .   K e ra s   a l s o   a l l o w e pa ra m e t e r   c o n f i gu ra t i o n   f o r   t h e   m o de l .   T h e   s t ra t i f i e s pl i t   w a s   a ppl i e t o   di v i de   t h e   P r o Ch o i c e _P r o L i f e   s e n t i m e n t   r e v i e w   da t a s e t   us i n a n   80 / 20  s p l i t   ra t i o ,   a c k n o w l e dgi n t h e   i m po rt a n c e   o f   da t a   di s t r i b ut i o n   o n   e xpe r i m e nt   s uc c e s s   r a t e s .   If   s uc c e s s   r a t e s   de c l i n e ,   a dj us t m e n t s   t o   t h e   t r a i ni n g   ra t i o   m a y   b e   n e c e s s a r y   [12].       2. 2 .     D ata   p r e p r o c e s s i n g   T h e   f i r s t   a n m o s t   c r uc i a l   s t e i n   t h i s   m e t h o do l o g y   i s   da t a   pr e p r o c e s s i n g,   e n s u ri n g   t h e   d a t a s e t   i s   c l e a n,   c o n s i s t e nt ,   a n d   r e a dy   f o r   m a c hi n e   l e a rn i ng   a na l y s i s .   M e di a i m put a t i o w a s   c h o s e n   t o   ha ndl e   m i s s i ng  v a l ue s ,   a s   i t   p r e s e r v e s   t h e   o ve r a l l   d i s t r i b ut i o n   o f   t h e   d a t a   a nd  i s   l e s s   s e n s i t i v e   t o   o ut l i e r s   t ha n   m e a Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 :   772 - 779   774   i m pu t a t i o n,   m a k i n g   i t   i de a l   f o r   t e xt   da t a   t h a t   o f t e n   c o n t a i n   m i s s i n g   v a l ue s   a nd   i rr e gu l a ri t i e s   [13] U s i n g   m e di a i m put a t i o n ,   m i s s i ng   v a l ue s   i a   f e a t u r e   a r e   r e pl a c e w i t t h e   m e di a o f   t h e   o b s e r v e v a l ue s   f o r   t h a t   f e a t ur e ,   e n s u ri n g   t ha t   t h e   da t a s e t   r e m a i n s   i n t a c t   w i t h o ut   i n t r o duc i ng  b i a s .   F o l l ow i n i m put a t i o n,   T F - ID F   (T e r m   F r e que n c y - In v e r s e   D o c um e n t   F r e que n c y w a s   a pp l i e f o r   f e a t ur e   e xt r a c t i o n   a n d   o ut l i e r   de t e c t i o n.   T F - ID F   i s   a   w e l l - e s t a b l i s h e t e c hn i que   f o r   i de n t i f y i n s i g ni f i c a nt   t e rm s   i t e xt   d a t a ,   a s s i g ni n g   h i g h e w e i ght s   t o   w o r ds   f r e qu e n t   w i t h i a   do c um e nt   b ut   ra r e   a c r o s s   t h e   e n t i r e   c o r pus   [14] .   T hi s   e n s u r e s   t ha t   i m po r t a n t   w o r ds   c o n t ri b ut e   m e a n i ngf ul l y   t o   t h e   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   pr o c e s s   w h i l e   m i n i m i z i ng  t h e   i n f l ue n c e   o f   c o m m o n   w o r ds ,   s uc h   a s   s t o p w o r ds ,   t ha t   do   n o t   c a rr y   r e l e v a nt   s e n t i m e n t .   T h e   T F - ID F   f o r m ul a   c a l c ul a t e s   e a c t e rm ' s   t e rm   f r e que n c y   (T F )   a n d   i n v e r s e   do c um e nt   f r e que n c y   (ID F ) ,   w i t t h e   r e s ul t i n g   T F - ID F   s c o r e   r e f l e c t i n g   t h e   t e r m ' s   i m po r t a n c e   w i t h i t h e   c o r pus   [15] .   T hi s   m e t h o e n s u r e s   t ha t   t h e   m o de l   f o c us e s   o n   m e a ni n gf ul   t e r m s   a n d   r e duc e s   t h e   i m p a c t   o f   i rr e l e v a nt   c o m m o n   t e rm s .   T h e   f o r m ul a   us e f o r   T F - ID F   i s :      ( , ) =   ( 1 +  , )   (1)     ( , ) =   ( ( , ) )   (2)      ( , , ) =  , ( , )   (3)     W h e r e :     T F   i s   t h e   t e r m   f r e que n c y   of   a   w o r i a   do c um e nt .       ID F   i s   t h e   i n v e r s e   do c um e n t   f r e que n c y .     N   i s   t h e   t o t a l   n um b e o f   do c um e n t s   i t h e   c o r pus .     i s   t h e   g i v e n   do c um e n t .     D   i s   t h e   t o t a l   do c um e n t   us e d.     w   i s   a   w o r i do c um e n t   d .   O n c e   t h e   T F - ID F   c o m put a t i o n   w a s   c o m pl e t e d,   d a t a   t r a n s f o r m a t i o n s   w e r e   pe r f o r m e b y   a ppl y i n g   m i n - m a n o r m a l i z a t i o n   t o   t h e   s e nt i m e nt   s c o r e s .   T h i s   t ra n s f orm a t i o s c a l e s   t h e   s e n t i m e nt   s c o r e s   t o   a   s t a nda r d   ra n ge   o f   t o   1,   e n s u r i ng  t ha t   e a c h   f e a t u r e   c o n t r i b ut e s   e qu a l l y   t o   t h e   m o de l ’s   o ut put .   N o rm a l i z a t i o h e l ps   pr e v e n t   f e a t u r e s   w i t h   l a r ge r   num e r i c   ra n ge s   f r o m   d i s p r o po r t i o n a t e l y   a ff e c t i ng  t h e   a na l y s i s ,   t h us   e n s u r i n g   t ha t   a l l   f e a t u r e s   c o nt r i b ut e   e qu a l l y   t o   t h e   f i n a l   p r e di c t i o n s   a n d   t ha t   o ut l i e r s   ha v e   m i n i m a l   i n f l ue n c e   [16] T h e   fo r m u l a   f o r   m i n - m a x   n o rm a l i z a t i o n   i s :         =      (4)     X   i s   t h e   f e a t u r e ' s   o r i g i n a l   v a l ue ,   a nd   X m i a n d   X m a x   a re   i t s   m i n i m u m   a nd  m a xi m um   v a l ue s r e s pe c t i v e l y .   T h i s   t ra n s f o r m a t i o e n s u r e s   c o n s i s t e n c y   a c r o s s   s e n t i m e n t   s c o r e s   de r i v e f r o m   d i f f e r e n t   a b o r t i o n - r e l a t e r e v i e w s .     2. 3 .     F e atu r e   e n gi n e e r i n g   F o r   f e a t u r e   e n gi n e e r i n g ,   b o t h   s e n t i m e n t   l e x i c o n s   a nd  n - g ra m s   w e r e   e m p l oy e d.   V A D E R   (V a l e n c e   A w a r e   D i c t i o na r y   a n d   S e nt i m e nt   R e a s o n e r )   e v a l ua t e d   t h e   p o l a ri t y   o f   a bo r t i o n - r e l a t e d   o pi n i o n s ,   c a t e go ri z i ng  s e n t i m e n t   a s   po s i t i v e ,   n e ga t i v e ,   o n e ut ra l   [1 7] .   V A D E R   i s   e s pe c i a l l y   e ff e c t i v e   fo r   a n a l y z i n g   i n f o r m a l   t e xt   da t a ,   s uc a s   s o c i a l   m e di a   c o n t e nt ,   b e c a us e   i t   a c c o un t s   f o r   e m o t i c o n s ,   s l a ng,   a nd  a b b r e v i a t i o n s   c o m m o n l y   us e on   pl a t f o r m s   l i ke   R e ddi t .   A dd i t i o n a l l y ,   n - g r a m s   (u ni gra m s ,   b i g ra m s ,   t ri g ra m s ,   a nd  f o ur g r a m s w e r e   e xt ra c t e t o   c a pt u r e   t h e   t e xt ' s   l o c a l   w o r pa t t e rn s   a nd  c o nt e xt ua l   m e a n i n gs   [18] ,   [19 ] .   N - g r a m s   h e l t h e   m o de l   u n de r s t a n d   t h e   r e l a t i o n s hi ps   b e t w e e n   c o n s e c ut i v e   w or ds ,   w h i c h   i s   e s s e nt i a l   f o r   c a p t u r i ng  s e n t i m e n t   i n   c o n t e xt - de pe n de n t   p hra s e s   l i ke   n o t   go o d”   o r   v e r y   b a d”   [ 18 ] U s i ng   m ul t i pl e   n - g r a m   t y p e s   e n s ur e s   a   b r o a r e p re s e nt a t i o o f   w o rd   p a t t e rns ,   e n ha nc i ng   t h e   m o de l ’s   a b i l i t y   t o   i nt e rp r e t   c o m p l e x   s e nt i m e nt   e xp re s s i o ns   [ 20 ] .     2. 4 .     F e atu r e   s e l e c t i o n   an d   s tati s t i c a l   an al ys i s   F e a t u r e   s e l e c t i o n   w a s   c a rri e o ut   us i n g   t h e   C hi - s qu a r e   (C hi 2 t e s t ,   a   s t a t i s t i c a l   m e t h o f o r   e v a l ua t i ng  t h e   r e l a t i o n s hi p   b e t w e e n   f e a t ur e s   ( n - g ra m s )   a nd  s e n t i m e n t   l a b e l s   (po s i t i v e ,   n e ga t i v e ,   a n d   n e ut ra l )   [2 1] .   T h e   Chi t e s t   c o m pa r e s   t h e   o b s e r v e f r e que n c y   of   a   f e a t u r e   w i t t h e   e xpe c t e f r e que n c y   un de t h e   a s s um p t i o o n o   a s s o c i a t i o b e t w e e n   t h e   f e a t u r e   a nd  t h e   s e nt i m e nt   l a b e l   [6] .   F e a t u r e s   w i t h   hi g h e r   C hi s c o r e s   w e r e   s e l e c t e fo r   t h e i s t r o n g   a s s o c i a t i o n   w i t s e nt i m e nt   l a b e l s ,   i m p r o v i n g   t h e   m o de l ' s   f o c us   o n   r e l e v a n t   f e a t u r e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       O pt i m i z i ng  s o c i a l   i s s ue   s e n t i m e nt   ana l y s i s   w i t hy br i   ( G ui l b e r t   Ni c anor   A b i e r a   A t i l l o )   775   a n r e duc i n g   di m e n s i o na l i t y .   T h i s   a pp r o a c e n s u r e s   t ha t   o n l y   t h e   m o s t   s i g ni f i c a n t   f e a t u r e s   a r e   r e t a i n e d ,   w h i c e nha n c e s   m o de l   e f f i c i e n c y .     2. 5 .     B i n a r y   c o o r d i n ate   as c e n t   an d   Baye s i an   o p ti m i z at i o n   B i n a r y   Co o r di n a t e   A s c e n t   (B CA w a s   a ppl i e t o   o pt i m i z e   t h e   f e a t ur e   s e t   f urt h e r .   B CA   i s   a o pt i m i z a t i o t e c hni que   t h a t   i t e ra t i v e l y   r e f i n e s   b i na r y   f e a t ur e s   s e l e c t e by   Ch i t o   m a xi m i z e   t h e   m o de l ' s   pe r f o r m a n c e .   It   i s   e s pe c i a l l y   e ff e c t i v e   f o r   o pt i m i z i ng  b i na r y   fe a t u r e s   i t e xt - b a s e d a t a s e t s ,   w h e r e   e a c h   f e a t ur e   r e p r e s e n t s   t h e   p r e s e n c e   o a b s e n c e   of   a   t e rm   [22] .   A f t e r   B CA ,   B a y e s i a O pt i m i z a t i o w a s   us e t o   f i n e - t u n e   t h e   m o de l ’s   h y pe r pa ra m e t e r s .   B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o n   e ff i c i e n t l y   e xpl o r e s   t h e   h y pe r pa ra m e t e r   s p a c e   by   foc us i n g   o n   t h e   m o s t   p r o m i s i n r e g i o n s ,   l e a d i n t o   f a s t e r   c o n v e r ge n c e   a n b e t t e r   r e s ul t s   t ha n   t r a d i t i o n a l   gri d   o ra n do m   s e a r c m e t h o ds   [9] .   T h e   c o m b i n a t i o o f   BCA   a nd   B a y e s i a O pt i m i z a t i o e na b l e s   e ff e c t i ve   o pt i m i z a t i o n,   h e l pi n g   t o   m i t i ga t e   c ha l l e n ge s   l i ke   o v e r f i t t i n g ,   c l a s s   i m b a l a n c e ,   a n d   h a ndl i ng  z e r o   o c c ur r e n c e s   i n   t h e   da t a s e t .   I t h e   i n i t i a l i z a t i o p h a s e ,   a   s e t   o f   s o l ut i o n s   i s   r e p r e s e n t e a s   b i na r y   v e c t o r s ,   e i t h e ra n do m l y   ge n e ra t e o r   b a s e o n   do m a i k n o w l e dge .   D uri n t h e   B CA   pha s e ,   t h e   b i na r y   ve c t o r   i s   i t e r a t i v e l y   r e f i n e b y   f l i ppi n i n d i v i dua l   b i t s   t o   i m p r o v e   t h e   o b j e c t i ve   f un c t i o n s   v a l ue ,   i n c o r po r a t i n g   a   r e gul a r i z a t i o t e r m   t o   pr e v e n t   o v e r f i t t i n g.   I t h e   B a y e s i a n   O pt i m i z a t i o n   p ha s e ,   a   s u rr o ga t e   m o de l ,   t y pi c a l l y   a   G a us s i a P r o c e s s ,   pr e di c t s   t h e   o b j e c t i v e   f un c t i o v a l ue s   f o u n e xpl o r e r e gi o n s ,   gui d i n g   t h e   s e a r c p r o c e s s   t o   b a l a n c e   e xpl o r a t i o a nd  e xp l o i t a t i o n.   T h e   i t e r a t i v e   p r o c e s s   a l t e rna t e s   b e t w e e n   t h e   B CA   a n d   B a y e s i a O pt i m i z a t i o p ha s e s   u n t i l   c o n v e r ge n c e   c ri t e r i a   a r e   m e t ,   s uc a s   r e a c h i n g   a   m a x i m u m   n u m b e o f   i t e r a t i o n s ,   e xc e e di n g   a   t i m e   l i m i t ,   o a c hi e v i n a   s a t i s f a c t o r y   ob j e c t i ve   v a l ue .   T hi s   h y b r i a pp r o a c e ff e c t i v e l y   c o m b i n e s   t h e   g l o b a l   e xpl o ra t i o n   c a pa b i l i t i e s   o f   B a y e s i a O p t i m i z a t i o w i t t h e   l o c a l   o pt i m i z a t i o n   s t r e ngt h s   o f   B CA ,   l e a d i n g   t o   e nha n c e d   m o de l   pe r f o r m a n c e   [23] .   F i g u r e   i s   t h e   B a y e s i a n - o pt i m i z e B i na r y   C o o r di n a t e   A s c e n t   (B CA b l o c k   di a g ra m .           F i gu r e   1 .   B a y e s i a n - o pt i m i z e d   B i na r y   Coo r di na t e   A s c e nt   (B C A )       2. 6 .     C l as s i f i c a ti o n   w i th   N v e   Baye s     N a ï v e   B a y e s   w a s   s e l e c t e fo r   c l a s s i f i c a t i o due   t o   i t s   s i m pl i c i t y ,   i nt e r p r e t a b i l i t y ,   a n d   s t r o n g   pe r f o r m a n c e   i n   t e xt   c l a s s i f i c a t i o n   t a s ks   [24] ,   m a i n l y   w h e n   w o r ki n g   w i t h   s m a l l e r   d a t a s e t s   [2 5] N a ï v e   B a y e s   a s s um e s   f e a t ur e   i n de pe n de n c e ,   a   r e a s o na b l e   a s s um pt i o n   f o r   t e xt   da t a ,   w h e r e   e a c h   w o r i s   t r e a t e a s   a n   i n de pe n de n t   f e a t u r e .   T h e   m o de l   w a s   t ra i n e d   us i ng   f e a t u r e s   s e l e c t e by   Ch i 2   a n d   o pt i m i z e us i n g   B CA   a n d   B a y e s i a O p t i m i z a t i o n.   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   m o de l   w a s   e v a l ua t e us i ng   a c c ura c y   a n d   r e c a l l .   A c c ura c y   m e a s u r e s   t h e   p r o po r t i o n   o f   c o r r e c t   p r e di c t i o n s ,   w hi l e   r e c a l l   f o c us e s   o n   t h e   m o de l ’s   a b i l i t y   t o   i de nt i fy   po s i t i v e   i n s t a n c e s .   T h i s   i s   e s pe c i a l l y   i m po r t a nt   i s e nt i m e nt   a na l y s i s ,   w h e r e   de t e c t i n po s i t i v e   s e n t i m e nt   i s   a   p ri o ri t y   [4] T h e   f o r m ul a s   f o r   t h e s e   m e t ri c s   a r e :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 :   772 - 779   776    =  +   +  +  +    (5)     =   +    (6)       W h e r e   T P   r e f e r s   t o   T rue   P o s i t i v e s ,   T N   r e f e r s   t o   T r ue   N e ga t i v e s ,   F P   r e f e r s   t o   F a l s e   P o s i t i v e s ,   a n F N   r e f e r s   t o   F a l s e   N e ga t i v e s .   T h i s   m e t h o do l o g y   i n t e g ra t e s   w e l l - e s t a b l i s h e d   t e c hni que s   a n d   n o v e l   o pt i m i z a t i o n s   t o   i m p r o v e   t h e   a c c ur a c y   a n e f f i c i e n c y   of   s e n t i m e n t   a na l y s i s .   E n s u r i ng  t h e   a n a l y s i s   i s   v a l i a n r e p r o duc i b l e   by   s e l e c t i ng  f e a t ur e   e xt ra c t i o n,   f e a t ur e   s e l e c t i o n,   a n d   o pt i m i z a t i o m e t h o ds .   T h e   m e t h o do l o g y   pr o v i de s   a   r o b us t   f r a m e w o r f o r   r e pl i c a t i ng  t h e   s t u dy   a n d   c o n f i rm i ng  t h e   r e s ul t s .       3.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N     T h e   f o l l ow i n is   t h e   m o de l   e v a l ua t i o n   r e s ul t s   f o r   a p pl y i n g   t h e   C hi - S qu a r e   a nd  B a y e s i a n - O pt i m i z e B i n a r y   Co o r di n a t e   A s c e nt .   T a b l e s   a nd  2   p r e s e nt   t h e   a c c u r a c y   a n d   r e c a l l   o ut c o m e s   f o r   a pp l y i n g   H y b r i C h i 2   w i t B CA   a n d   C hi 2   w i t B CA   a n d   B a y e s i a O p t i m i z a t i o n.   F i gu r e s   2   a n d   3   s h o w   t h e s e   m o de l s '   c o m pa ra t i v e   gra p hi c a l   a c c ura c y   a n d   r e c a l l   pe r f o r m a n c e .   T a b l e   1   p r e s e n t s   t h e   a c c u r a c y   r e s ul t s   f o t w o   fe a t u r e   s e l e c t i o n   m e t h o ds - H y b r i C hi w i t B CA   a n d   Chi 2   w i t B CA   w i t B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o n - a c r o s s   v a r i o us   n - g ra m   f e a t u r e s   (1 - g r a m   t o   4 - g ra m )   o a   d a t a s e t   s pl i t   80 / 20  (t ra i ni n g / t e s t i n g) .   T h e   a c c ura c y   r e s ul t s   s h o w   t ha t   t h e   H y b r i d   C h i w i t B CA   m e t h o pe r f o r m s   b e s t   w i t 1 - g ra m   f e a t u r e s ,   a c hi e v i n g   a a c c ura c y   of   90. 16 %.   H ow e v e r ,   i t s   pe r f o r m a n c e   de c r e a s e s   a s   t h e   n - gra m   s i z e   i n c r e a s e s ,   w i t a c c ura c y   d r o ppi n g   t o   83. 00%   f o r   2 - g r a m s ,   71 . 33 %   f o r   3 - g ra m s ,   a n d   66 . 16%   f o 4 - gra m s .   T hi s   t r e n d   i n d i c a t e s   t ha t   t h e   H y b r i C hi a nd  B CA   m e t h o s t r ugg l e s   t o   c a pt u r e   t h e   c o m pl e de pe n de n c i e s   i h i g h e r - o r de n - g ra m s ,   r e s ul t i n i n   de c r e a s e pe r f o r m a n c e   a s   t h e   f e a t u r e   s pa c e   e xpa n ds .   T h e s e   f i n d i n gs   s ugge s t   t ha t   H y b r i C hi 2   a n d   B CA   a r e   b e t t e s ui t e d   f o r   s i m p l e m o de l s   t ha t   c a e ff e c t i v e l y   c a pt u r e   t h e   r e l a t i o n s hi ps   b e t w e e n   t e rm s .       T a b l e   1 .   A c c ura c y   H y b r i d   C h i 2   a n d   B C A   Ch i 2   a n d   BC A   w i t h   Ba y e s i a n   O p t i m i z a t i o n   (1 - g ra m )   (2 - g ra m )   (3 - g ra m )   (4 - g ra m )   (1 - g ra m )   (2 - g ra m )   (3 - g ra m )   (4 - g ra m )   9 0 . 1 6 %   8 3 . 0 0 %   7 1 . 3 3 %   6 6 . 1 6 %   9 3 . 8 0 %   9 2 . 6 9 %   9 2 . 2 2 %   9 2 . 2 2 %       O n   t h e   o t h e h a nd,   t h e   C hi a n d   B CA   w i t t h e   B a y e s i a O pt i m i z a t i o n   m e t h o s h o w   a   m o r e   c o n s i s t e n t   pe r f o r m a n c e   a c r o s s   a l l   n - g r a m   s i z e s .   T h i s   m e t h o d   a c h i e v e s   t h e   hi g h e s t   a c c ura c y   of   93. 80%   f o r   1 - gra m s ,   w i t o n l y   a   s l i g h t   de c r e a s e   t o   9 2. 6 9%   f o r   2 - g r a m s   a nd  a   s t a b l e   9 2. 2 2%   f o r   b o t 3 - g ra m s   a n d   4 - g r a m s .   T h e   r e s ul t s   h i g hl i g h t   t h e   e ff e c t i v e n e s s   of   B a y e s i a O pt i m i z a t i o n   i f i n e - t u ni n g   m o de l   pa ra m e t e r s ,   e n a b l i n g   t h e   m e t h o t o   ha n d l e   t h e   i n c r e a s e c o m pl e xi t y   of   h i g h e r - o rde r   n - g r a m s   w i t h o ut   s i g n i f i c a nt   l o s s   of   a c c ur a c y .   T h e s e   f i n d i n gs   s up po r t   t h e   h y po t h e s i s   t h a t   B a y e s i a O pt i m i z a t i o e nh a n c e s   t h e   m o de l ’s   r o b us t n e s s   a n a da p t a b i l i t y   t o   m o r e   c o m pl e f e a t u r e   s e t s .   T a b l e   2   p r e s e n t s   t h e   r e c a l l   r e s ul t s ,   a i m po rt a nt   m e t ri c   i s e nt i m e n t   a na l y s i s ,   a s   i t   e v a l u a t e s   t h e   m o de l ' s   a b i l i t y   t o   i de n t i fy   po s i t i v e   i n s t a n c e s   c o rr e c t l y .   T h e   H y b r i C hi 2   a n d   B CA   m e t h o d   s h o w s   a   g ra du a l   i m p r o v e m e n t   i r e c a l l   a s   n - g ra m   s i z e   i n c r e a s e s ,   f r o m   93. 49 f o r   1 - g ra m s   t o   98 . 37 f o r   4 - g r a m s .   H ow e v e r ,   t h e   C hi 2   a n d   B CA   w i t B a y e s i a O pt i m i z a t i o m e t h o d   o ut pe r f o r m   t h e   H y b r i d   C hi 2   a n d   B CA   m e t h o a c r o s s   a l l   n - g ra m   s i z e s ,   a c hi e v i n g   r e c a l l   v a l ue s   ra n gi ng  f r o m   99 . 4 8%  f o r   1 - g ra m s   t o   10 0. 00 f o r   4   g ra m s .   T h e s e   r e s ul t s   u n de r s c o r e   t h e   c r i t i c a l   r o l e   of   B a y e s i a n   O pt i m i z a t i o n   i n   i m p r o v i n g   r e c a l l ,   a s   i t   a l l o w s   t h e   m o de l   t b e t t e r   c a p t u r e   c o m pl e pa t t e rn s   i t h e   da t a ,   pa rt i c ul a r l y   f o r   hi g h e r - o r de n - g ra m s   [14] .   T hi s   i m p r o v e m e n t   i r e c a l l   e m p ha s i z e s   t h e   m o de l ’s   e ff e c t i v e n e s s   i c a pt u r i n g   po s i t i v e   s e n t i m e nt ,   w h i c i s   o f t e n   t h e   f o c us   of  s e n t i m e n t   a na l y s i s   t a s ks .       T a b l e   2 .   R e c a l l   H y b r i d   C h i 2   a n d   B C A   Ch i 2   a n d   BC A   w i t h   Ba y e s i a n   O p t i m i z a t i o n   (1 - g ra m )   (2 - g ra m )   (3 - g ra m )   (4 - g ra m )   (1 - g ra m )   (2 - g ra m )   (3 - g ra m )   (4 - g ra m )   9 3 . 4 9   9 4 . 8 5   9 6 . 2 0   9 8 . 3 7   9 9 . 4 8   9 9 . 3 0   9 9 . 8 2   1 0 0 . 0 0     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       O pt i m i z i ng  s o c i a l   i s s ue   s e n t i m e nt   ana l y s i s   w i t hy br i   ( G ui l b e r t   Ni c anor   A b i e r a   A t i l l o )   777       F i gu r e   2 .   G ra p h i c   o f   A c c ur a c y   P e r fo r m a n c e           F i gu r e   3 .   G ra p h i c   o f   Re c a l l   P e r f o r m a n c e       F urt h e rm o r e ,   t h e   f i n di ngs   o f   t h i s   s t u dy   a l i g n   w i t h   p r e v i o us   re s e a r c h   s ug ge s t i n t h a t   s i m pl e r   m o de l s ,   s uc h   a s   u ni g r a m s ,   pe r f o r m   b e t t e i s pe c i f i c   c o n t e xt s ,   m a i n l y   w h e n   de a l i n g   w i t h   n o i s y   o r   i rr e g ul a r   t e xt   d a t a .   F o r   i n s t a n c e ,   f o un d   t ha t   u ni g ra m   m o de l s   t y pi c a l l y   o ut pe r fo r m   m o r e   c o m pl e x   n - g ra m   m o de l s   i n   a c c ura c y ,   e s pe c i a l l y   i e n v i r o n m e n t s   w h e r e   f e a t u r e   s e l e c t i o a n d   n o i s e   r e duc t i o a r e   c r i t i c a l   [1 4] .   I t hi s   s t udy ,   t h e   H y b r i C hi 2   a nd  B CA   m e t h o ds   pe r f o r m e d   b e s t   w i t 1 - g r a m   f e a t ur e s ,   c o n f i rm i ng  [ 14]   f i n di n gs .   A ddi t i o n a l l y ,   r e s e a r c h   o n   h o t e l   r e v i e w   s e n t i m e n t   a na l y s i s ,   s uc h   a s   [1 7] ,   a l s o   s h ow e t h a t   u n i g ra m s   a r e   m o r e   e ff e c t i v e   t h a hi g h e r - o r de r   n - g r a m s   f o r   s e n t i m e n t   c l a s s i f i c a t i o n,   s u ppo r t i n g   t h e   r e s ul t s   o b s e r v e i n   t h i s   s t udy .   Co n v e r s e l y ,   a ppl y i n g   B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o t o   e nha n c e   m o de l   pe r f o r m a n c e ,   e s pe c i a l l y   w i t h i g h e r - o r de n - g ra m s ,   i s   c o n s i s t e n t   w i t f i n d i n gs   f r o m   [9] [1 8] .   T h e s e   s t udi e s   hi g hl i g ht e d   t h e   s i g ni f i c a nt   i m p r o v e m e n t s   i m o de l   pe r f o r m a n c e   w h e B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o i s   a ppl i e t o   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o ds   l i ke   C hi 2 ,   pa rt i c ul a r l y   i n   hi g h - di m e n s i o n a l   s pa c e s .   T h i s   s t udy   c o n f i r m s   t h e s e   f i n di ngs ,   de m o n s t ra t i n g   t ha t   B a y e s i a n   O pt i m i z a t i o n   m i t i ga t e s   t h e   pe r f o r m a n c e   d r o a s s o c i a t e w i t h   hi g h e r - o r de r   n - g ra m s ,   m a i n t a i ni n g   hi g a c c ura c y   a n d   r e c a l l .   A   ke y   s t r e n gt o f   t h i s   s t udy   i s   t h e   i n t e g r a t i o o f   B a y e s i a O p t i m i z a t i o w i t C hi 2   a n d   B CA   f o r   s e n t i m e n t   a n a l y s i s .   T h e   a b i l i t y   t o   m a i n t a i n   hi g a c c ura c y   a n r e c a l l ,   e v e n   a s   t h e   c o m pl e xi t y   of   n - g r a m s   i n c r e a s e s ,   s h o w c a s e s   t h e   r o b us t n e s s   o f   t h e   B a y e s i a n   O pt i m i z a t i o n - e nha n c e m o de l .   T h i s   a p p r o a c i s   pa r t i c ul a rl y   v a l ua b l e   fo r   a ppl i c a t i o n s   r e qu i r i ng  c o n s i s t e n t   p e r f o r m a n c e   a c r o s s   di v e r s e   f e a t ur e   c o m pl e xi t i e s ,   s uc h   a s   s e n t i m e n t   a na l y s i s   of   s oc i a l   m e di a   c o n t e nt   w h e r e   n - g ra m   r e p r e s e n t a t i o n s   v a r y .   H ow e ve r ,   t h e   s t udy   ha s   l i m i t a t i o n s .   W h i l e   H y b r i C hi a n d   B CA   pe r f o r m e w e l l   w i t 1   g r a m ,   t h e i r   a c c ur a c y   a nd  r e c a l l   de c l i n e d   w i t h   m o r e   c o m pl e n - g ra m s .   T h i s   s ugge s t s   t ha t   w hi l e   a c c ura c y   de c r e a s e s   w i t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 :   772 - 779   778   hi g h e r - o r de f e a t u r e s ,   t h e   m o de l   c a s t i l l   e f f e c t i v e l y   c a pt ur e   po s i t i v e   s e n t i m e n t .   A n o t h e l i m i t a t i o i s   t h e   c o m put a t i o n a l   c o s t   of   B a y e s i a O pt i m i z a t i o n .   W hi l e   i t   i m p r o v e s   m o de l   pe r f o r m a n c e ,   t h e   o pt i m i z a t i o pr o c e s s   c a n   b e   r e s o ur c e - i nt e n s i v e ,   e s pe c i a l l y   w i t h   l a r ge   da t a s e t s   o r   c o m pl e m o de l s .   F ut u r e   s t udi e s   s h o ul e xpl o r e   m o r e   e f f i c i e n t   o pt i m i z a t i o t e c hn i que s   o r   h y b r i m o de l s   t ha t   r e duc e   c o m put a t i o na l   o v e r h e a d   w hi l e   m a i n t a i ni n g   pe r f o r m a n c e .   A u n e xpe c t e f i n d i n g   w a s   t h e   B a y e s i a O pt i m i z a t i o m e t ho d' s   c o n s i s t e n t   pe r f o r m a n c e ,   e v e w i t h   4 - g r a m s .   D e s pi t e   t h e   hi g h e r   c o m pl e xi t y ,   t h e   m o de l   m a i nt a i ne e xc e l l e n t   r e c a l l ,   a c h i e v i ng   100 . 00%   r e c a l l   f o r   4 - g r a m s .   T h i s   s ug ge s t s   t h a t   B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o i m p r o v e s   m o de l   pe r f o r m a n c e   a n d   h e l ps   f i n e - t u n e   t h e   m o de l   t o   e xt ra c t   m e a n i ngf ul   f e a t u r e s   f r o m   c o m pl e n - g r a m   r e p r e s e n t a t i o n s .   T hi s   i s   a n   e n c o ura gi ng  r e s ul t   f o r   f ut ur e   s e n t i m e n t   a na l y s i s   a ppl i c a t i o n s ,   w h e r e   c a pt u r i n g   s ub t l e   l a n g ua ge   nua n c e s   i s   e s s e n t i a l .       4.   C O N C LU S I O N   In  c o n c l us i o n,   t hi s   s t udy   de m o n s t ra t e s   t ha t   C hi a n d   B CA   w i t h   B a y e s i a n   O p t i m i z a t i o n   o ut pe r f o r m   t h e   H y b r i C hi a n d   B CA   m e t h o ds   a c r o s s   a l l   n - g r a m   s i z e s ,   p a r t i c ul a rl y   r e ga r di ng   a c c ur a c y   a n d   r e c a l l .   B a y e s i a O p t i m i z a t i o i s   c ri t i c a l   i e nha n c i n g   m o de l   pe r f orm a n c e ,   e n s u r i ng   h i g a c c ura c y   e v e n   w i t m o r e   c o m pl e n - g ra m   f e a t u r e s .   T h e   f i n di ngs   c o n f i rm   t h e   i m po rt a n c e   o f   o pt i m i z a t i o t e c hni que s   f o r   i m p r o v i n g   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   fe a t u r e   s e l e c t i o m o de l s   i s e n t i m e n t   a n a l y s i s   t a s ks   a nd   s ugge s t   t ha t   B a y e s i a O pt i m i z a t i o n   off e r s   a   p r o m i s i ng  a pp r o a c f o r   ha n d l i n g   c o m pl e t e x t .   A ddi t i o n a l l y ,   t h e   r e s ul t s   o f   t h i s   s t udy   s ugge s t   s e v e r a l   a v e nue s   f o r   f ut u r e   r e s e a r c h.   F i r s t ,   e xpl o ri n g   B a y e s i a O pt i m i z a t i o n   w i t h   o t h e r   f e a t u r e   s e l e c t i o n   m e t h o ds   b e y o n Chi c o ul h e l p   de t e rm i n e   w h e t h e t hi s   a pp r o a c c a b e   ge n e r a l i z e d   t o   a   b r o a de ra n ge   o f   t e xt   c l a s s i f i c a t i o t a s ks .   S e c o n d,   f urt h e r   r e s e a r c i s   n e e de d   t o   e xpl o r e   t h e   c o m put a t i o n a l   e f f i c i e n c y   of   B a y e s i a O pt i m i z a t i o n   i l a r ge - s c a l e   d a t a s e t s   a nd   i t s   po t e nt i a l   f o r   r e a l - t i m e   a ppl i c a t i o n s .   F i na l l y ,   e xa m i ni n g   t h e   i m pa c t   o f   a ddi t i o n a l   m o de l   f i n e - t u n i ng  t e c hn i que s ,   s uc h   a s   e n s e m b l e   m e t h o ds   o de e l e a rn i ng   a r c h i t e c t ur e s ,   c o ul p r o v i de   f ur t h e r   i n s i g ht s   i nt o   i m p r o v i n g   t h e   a c c ura c y   a n r e c a l l   o f   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   m o de l s ,   pa r t i c ul a rl y   w h e n   ha n d l i ng  hi g h - d i m e n s i o n a l ,   u n s t ruc t u r e t e x t   d a t a .       F U N D I N G   I N F O R M A TI O N   A ut h o r s   s t a t e   n o   f un d i n g   i n v o l v e d.       C O N F LI C O F   I N T ER ES S TA T EM EN T   A ut h o r s   s t a t e   n o   c o n f l i c t   o f   i nt e r e s t .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y   D a t a   a v a i l a b i l i t y   i s   n o t   a ppl i c a b l e   t o   t hi s   pa pe a s   n o   n e w   d a t a   w e r e   c r e a t e d   o a n a l y z e i t hi s   s t udy .       R EF ER EN C ES   [1 ]   M .   R o d g u e z - I b á n e z ,   A .   Ca s á n e z - V e n t u ra ,   F .   Ca s t e j ó n - M a t e o s ,   a n d   P .   M .   Cu e n c a - J i m é n e z ,   A   r e v i e w   o n   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   f r o m   s o c i a l   m e d i a   p l a t fo r m s ,   E x p e r t   S y s t e m s   wi t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 2 3 ,   p .   1 1 9 8 6 2 ,   A u g .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s w a . 2 0 2 3 . 1 1 9 8 6 2 .   [2 ]   X .   Y i n g ,   A n   o v e r v i e w   o f   o v e r f i t t i n g   a n d   i t s   s o l u t i o n s ,   J o u r n a l   o f   P h y s i c s Co n f e r e n c e   S e r i e s ,   v o l .   1 1 6 8 ,   n o .   2 ,   p .   0 2 2 0 2 2 ,     F e b .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 1 6 8 / 2 / 0 2 2 0 2 2 .   [3 ]   M .   G a r c í a - T o rr e s ,   R.   Ru i z ,   a n d   F .   D i v i n a ,   E v o l u t i o n a ry   f e a t u r e   s e l e c t i o n   o n   h i g h   d i m e n s i o n a l   d a t a   u s i n g   a   s e a r c h   s p a c e   r e d u c t i o n   a p p r o a c h ,   E n g i n e e r i n g   A p p l i c a t i o n s   o f   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 1 7 ,   p .   1 0 5 5 5 6 ,   J a n .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 2 . 1 0 5 5 5 6 .   [4 ]   S .   D e y   S a rk a r,   S .   G o s w a m i ,   A .   A g a r w a l ,   a n d   J .   A k t a r,   A   n o v e l   fe a t u re   s e l e c t i o n   t e c h n i q u e   fo r   t e x t   c l a s s i f i c a t i o n   u s i n g   N a ï v e   Ba y e s ,   In t e r n a t i o n a l   S c h o l a r l y   R e s e a r c h   No t i c e s ,   v o l .   2 0 1 4 ,   p p .   1 1 0 ,   O c t .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 1 4 / 7 1 7 0 9 2 .   [5 ]   R.   Bl a n q u e r o ,   E .   Ca rri z o s a ,   P .   Ra m í r e z - C o b o ,   a n d   M .   R.   S i l l e ro - D e n a m i e l ,   V a ri a b l e   s e l e c t i o n   f o r   N a ï v e   Ba y e s   c l a s s i f i c a t i o n ,   Co m p u t e r s   a n d   O p e r a t i o n s   R e s e a r c h ,   v o l .   1 3 5 ,   p .   1 0 5 4 5 6 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o r. 2 0 2 1 . 1 0 5 4 5 6 .   [6 ]   A .   G u p t a ,   V .   D e n g r e ,   H .   A .   K h e ru w a l a ,   a n d   M .   S h a h ,   C o m p r e h e n s i v e   r e v i e w   o f   t e x t - m i n i n g   a p p l i c a t i o n s   i n   f i n a n c e ,     F i n a n c i a l   In n o v a t i o n ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p .   3 9 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 8 5 4 - 020 - 00205 - 1.   [7 ]   Y .   Ca h y o n o ,   S e n t i m e n t   a n a l y s i s   p a d a   S o s i a l   M e d i a   T w i t t e r   u s i n g   N a ї v e   Ba y e s   c l a s s i f i e r   w i t h   fe a t u r e   s e l e c t i o n   p a rt i c l e   s w a rm   o p t i m i z a t i o n   d a n   t e r m   f r e q u e n c y ,   J u r n a l   In f o r m a t i k a   U n i v e r s i t a s   P a m u l a n g ,   v o l .   2 ,   n o .   1 ,   p .   1 4 ,   2 0 1 7 ,     d o i :   1 0 . 3 2 4 9 3 / i n fo r m a t i k a . v 2 i 1 . 1 5 0 0 .   [8 ]   M .   F c k i e w i c z ,   F e a t u r e   s e l e c t i o n   m e t h o d s   i n   A I:   f i l t e r,   w ra p p e r,   a n d   e m b e d d e d   t e c h n i q u e s ,   T S 2   S p a c e .   A c c e s s e d :   J u l .   1 6 ,   2 0 2 5 .   [O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / t s 2 . s p a c e / e n / fe a t u re - s e l e c t i o n - m e t h o d s - in - ai - fi l t e r - w ra p p e r - a n d - e m b e d d e d - t e c h n i q u e s /   [9 ]   B.   S h a h ri a ri ,   K .   S w e r s k y ,   Z .   W a n g ,   R.   P .   A d a m s ,   a n d   N .   d e   F re i t a s ,   T a k i n g   t h e   h u m a n   o u t   o f   t h e   l o o p :   a   re v i e w   o Ba y e s i a n   op t i m i z a t i o n ,   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   IE E E ,   v o l .   1 0 4 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 8 1 7 5 ,   J a n .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / J P RO C. 2 0 1 5 . 2 4 9 4 2 1 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752       O pt i m i z i ng  s o c i a l   i s s ue   s e n t i m e nt   ana l y s i s   w i t hy br i   ( G ui l b e r t   Ni c anor   A b i e r a   A t i l l o )   779   [1 0 ]   J .   S n o e k ,   H .   L a ro c h e l l e ,   a n d   R .   P .   A d a m s ,   P ra c t i c a l   Ba y e s i a n   o p t i m i z a t i o n   o f   m a c h i n e   l e a rn i n g   a l g o r i t h m s ,   i n   A d v a n c e s   i n   Ne u r a l   In f o r m a t i o n   P r o c e s s i n g   S y s t e m s ,   2 0 1 2 ,   p p .   2 9 5 1 2 9 5 9 .   [1 1 ]   Y .   M a t e   a n d   N .   S o m a i ,   H y b r i d   fe a t u r e   s e l e c t i o n   a n d   Ba y e s i a n   o p t i m i z a t i o n   w i t h   m a c h i n e   l e a rn i n g   f o r   Bre a s t   Ca n c e p r e d i c t i o n ,   i n   2 0 2 1   7 t h   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   A d v a n c e d   Co m p u t i n g   a n d   Co m m u n i c a t i o n   S y s t e m s   ( ICA CCS ) ,   IE E E ,   M a r.   2 0 2 1 ,     p p .   6 1 2 6 1 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ICA CCS 5 1 4 3 0 . 2 0 2 1 . 9 4 4 1 9 1 4 .   [1 2 ]   M .   K .   U ç a r ,   M .   N o u r,   H .   S i n d i ,   a n d   K .   P o l a t ,   T h e   e ffe c t   o f   t ra i n i n g   a n d   t e s t i n g   p r o c e s s   o n   m a c h i n e   l e a r n i n g   i n   b i o m e d i c a l   da t a s e t s ,   M a t h e m a t i c a l   P r o b l e m s   i n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   2 0 2 0 ,   p p .   1 17 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 0 / 2 8 3 6 2 3 6 .   [1 3 ]   C.   F a n ,   M .   C h e n ,   X .   W a n g ,   J .   W a n g ,   a n d   B .   H u a n g ,   A   r e v i e w   o n   d a t a   p re p ro c e s s i n g   t e c h n i q u e s   t o w a r d   e ffi c i e n t   a n d   r e l i a b l e   k n o w l e d g e   d i s c o v e r y   f ro m   b u i l d i n g   o p e ra t i o n a l   d a t a ,   F r o n t i e r s   i n   E n e r g y   R e s e a r c h ,   v o l .   9 ,   M a r .   2 0 2 1 ,     d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / fe n r g . 2 0 2 1 . 6 5 2 8 0 1 .   [1 4 ]   J   Ra m o s ,   U s i n g   t f - i d t o   d e t e r m i n e   w o rd   r e l e v a n c e   i n   d o c u m e n t   q u e r i e s ,   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   f i r s t   i n s t r u c t i o n a l   c o n f e r e n c e   o n   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   2 0 0 3 ,   p p .   2 9 48.   [1 5 ]   A .   A d d i g a   a n d   S .   Ba g u i ,   S e n t i m e n t   an a l y s i s   o n   t w i t t e d a t a   u s i n g   t e r m   f r e q u e n c y - i n v e r s e   d o c u m e n t   fre q u e n c y ,     J o u r n a l   o f   Co m p u t e r   a n d   Co m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   0 8 ,   p p .   1 1 7 1 2 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 4 2 3 6 / j c c . 2 0 2 2 . 1 0 8 0 0 8 .   [1 6 ]   L .   Z h e n g ,   H .   W a n g ,   a n d   S .   G a o ,   S e n t i m e n t a l   fe a t u r e   s e l e c t i o n   fo s e n t i m e n t   a n a l y s i s   o f   c h i n e s e   o n l i n e   r e v i e w s ,     In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   M a c h i n e   L e a r n i n g   a n d   Cy b e r n e t i c s ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   7 5 8 4 ,   J a n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 3 0 4 2 - 015 - 0347 - 4.   [1 7 ]   C.   J .   H u t t o   a n d   E .   G i l b e rt ,   V A D E R:   a   p a r s i m o n i o u s   ru l e - b a s e d   m o d e l   f o s e n t i m e n t   a n a l y s i s   o s o c i a l   m e d i a   t e x t ,   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   8 t h   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   W e b l o g s   a n d   S o c i a l   M e d i a ,   ICW S M   2 0 1 4 ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p p .   2 1 6 2 2 5 ,   M a y   2 0 1 4 ,     d o i :   1 0 . 1 6 0 9 / i c w s m . v 8 i 1 . 1 4 5 5 0 .   [1 8 ]   S .   L i u   a n d   T .   F o r s s ,   C o m b i n i n g   N - g ra m   b a s e d   s i m i l a ri t y   a n a l y s i s   w i t h   s e n t i m e n t   a n a l y s i s   i n   w e b   c o n t e n t   c l a s s i fi c a t i o n ,   i n   KD IR   2014  -   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   K n o w l e d g e   D i s c o v e r y   a n d   In f o r m a t i o n   R e t r i e v a l ,   S CIT E P RE S S   -   S c i e n c e   a n d   a n d   T e c h n o l o g y   P u b l i c a t i o n s ,   2 0 1 4 ,   p p .   5 3 0 5 3 7 .   d o i :   1 0 . 5 2 2 0 / 0 0 0 5 1 7 0 3 0 5 3 0 0 5 3 7 .   [1 9 ]   L .   Z h u ,   W .   W a n g ,   M .   H u a n g ,   M .   C h e n ,   Y .   W a n g ,   a n d   Z .   Ca i ,   A   N - g ra m   b a s e d   a p p ro a c h   t o   a u t o - e x t ra c t i n g   t o p i c s   fro m   re s e a r c h   a rt i c l e s ,   J o u r n a l   o f   In t e l l i g e n t   a n d   F u z z y   S y s t e m s ,   v o l .   4 3 ,   n o .   5 ,   p p .   6 1 3 7 6 1 4 6 ,   S e p .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 2 3 3 / J IF S - 220115.   [2 0 ]   V .   H .   N g u y e n ,   H .   T .   N g u y e n ,   H .   N .   D u o n g ,   a n d   V .   S n a s e l ,   N - G ra m - b a s e d   t e x t   c o m p r e s s i o n ,   Co m p u t a t i o n a l   In t e l l i g e n c e   a n d   Ne u r o s c i e n c e ,   v o l .   2 0 1 6 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 1 6 / 9 4 8 3 6 4 6 .   [2 1 ]   S .   V a i ra v a s u n d a ra m   a n d   L .   R. ,   A p p l y i n g   s e m a n t i c   r e l a t i o n s   fo a u t o m a t i c   t o p i c   o n t o l o g y   c o n s t ru c t i o n ,   i n   D e v e l o p m e n t s   a n d   t r e n d s   i n   i n t e l l i g e n t   t e c h n o l o g i e s   a n d   s m a r t   s y s t e m s .   IG G l o b a l ,   2 0 1 7 ,   p p .   4 8 7 7 .   d o i :   1 0 . 4 0 1 8 / 9 7 8 - 1 - 5225 - 3686 - 4 . c h 0 0 4 .   [2 2 ]   Z.   L i u ,   J .   Y a n g ,   L .   W a n g ,   a n d   Y .   C h a n g ,   A   n o v e l   r e l a t i o n   a w a r e   w ra p p e m e t h o d   fo fe a t u r e   s e l e c t i o n ,   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n   v o l .   1 4 0 ,   p .   1 0 9 5 6 6 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p a t c o g . 2 0 2 3 . 1 0 9 5 6 6 .   [2 3 ]   Z .   Z h a n g ,   Q .   Y e ,   Z .   Z h a n g ,   a n d   Y .   L i ,   S e n t i m e n t   c l a s s i f i c a t i o n   o i n t e r n e t   r e s t a u ra n t   r e v i e w s   w ri t t e n   i n   Ca n t o n e s e ,     E x p e r t   S y s t e m s   wi t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 8 ,   n o .   6 ,   p p .   7 6 7 4 7 6 8 2 ,   J u n .   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s w a . 2 0 1 0 . 1 2 . 1 4 7 .   [2 4 ]   A .   S o l i k h a t u n   a n d   E .   S u g i h a r t i ,   A p p l i c a t i o n   o f   t h e   N a ï v e   Ba y e s   c l a s s i f i e a l g o r i t h m   us i n g   N -   G ra m   a n d   i n fo r m a t i o n   g a i n   t o   i m p r o v e   t h e   a c c u ra c y   o f   r e s t a u ra n t   r e v i e w   s e n t i m e n t   a n a l y s i s ,   J o u r n a l   o f   A d v a n c e s   i n   In f o r m a t i o n   S y s t e m s   a n d   T e c h n o l o g y   v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 2 ,   2 0 2 0 .   [2 5 ]   G .   L i u ,   Y .   L u o ,   a n d   J .   S h e n g ,   R e s e a rc h   o n   a p p l i c a t i o n   o f   n a i v e   b a y e s   a l g o ri t h m   b a s e d   o n   a t t r i b u t e   c o r re l a t i o n   t o   u n m a n n e d   d ri v i n g   e t h i c a l   d i l e m m a ,   M a t h e m a t i c a l   P r o b l e m s   i n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   p p .   1 9 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 4 1 6 3 4 1 9 .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       D r .   G u i l b e r t   N i c an o r   A b i e r a   A t i l l o           ho l ds   du a l   do c t o r a t e s   i n   I nf o r m a t i on   T e c hno l o gy   a nd  P ub l i c   A dm i ni s t r a t i o n.   H e   i s   a n   a c c o m pl i s he d   r e s e a r c he r   w ho   ha s   do ne   e xt e ns i v e   s e n t i m e n t   a na l y s i s   a nd   ha s   pub l i s he i n   s o c i o - e c o n om i c   s t ud i e s .   H i s   r e s e a r c h   c o nt r i bu t i o ns   ha v e   b e e n   p r e s e n t e d   a t   v a r i o u s   i nt e r na t i o na l   c o nf e r e nc e s .   D r .   A t i l l o   c ur r e n t l y   s e r v e s   a s   t h e   D i r e c t o r   o f   C o m m uni t y   E xt e ns i o S e r v i c e s   a n M a na g e r   o f   F A B L A B - N e g r o s .   H e   i s   de e p l y   i nv o l v e i c o m m uni t y   de v e l o pm e nt   i n i t i a t i v e s ,   c o n s ul t i ng   l o c a l   c oo pe r a t i v e s ,   a nd  l e a di ng   e f f o r t s   a i m e a t   c o m m uni t y   e m po w e r m e nt .   D r .   A t i l l o   i s   a a c t i v e   m e m b e r   o f   t h e   P hi l i p pi n e   S o c i e t y   o f   I n f o r m a t i o T e c hno l o gy   E duc a t o r s   a nd   t h e   P hi l i ppi ne   A s s o c i a t i o o f   G r a du a t e   E d uc a t o r s .   H i s   w o r i I nf o r m a t i o T e c hno l o gy   a nd  P ubl i c   A dm i ni s t r a t i o h a s   e a r n e d   l o c a l   a nd   i nt e r na t i o na l   r e c o g ni t i o n .   H e   c a b e   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   g ui l be r t ni c a no r . a t i l l o @no r s u. e du . ph .         D r .   R al p h   A .   C a r d e ñ o           i s   a   pr o f e s s o r   a t   t he   N e g r o s   O r i e nt a l   S t a t e   U n i v e r s i t y   ( N O r S U ) ,   N e g r o s   O r i e n t a l ,   D um a g ue t e   C i t y ,   t he   P h i l i p pi n e s .   H e   ho l ds   a   D o c t o r   o f   P hi l o s o ph y   i E ng l i s ( L a ng ua g e   a s   C o nc e nt r a t i o n)   d e g r e e .     A s i de   f r o m   t e a c hi ng   c o ur s e s   i t he   s a m e   uni v e r s i t y ' s   unde r g r a du a t e   a nd  g r a dua t e   pr o g r a m s ,   h e   h a s   t r a v e l e t o   pr e s e nt   pa pe r s   a t   v a r i o us   i nt e r na t i o na l   c o nf e r e nc e s   he r e   a n a br o a d .   H e   ha s   p ubl i s he d   r e s e a r c pa pe r s   i n   r e f e r e e d   j o ur na l s   f o c us i ng   o t he   l e n s   o f   bo t qua nt i t a t i v e   a nd  qua l i t a t i v e   r e s e a r c e xp l o r a t i o ns .   H i s   r e s e a r c f o c us e s   o r e a di ng   l i t e r a c y ,   di s c o ur s e ,   c r i t i c a l   di s c o ur s e   a na l y s e s ,   c o nv e r s a t i o a na l y s i s ,   s o c i o l i ng ui s t i c s ,   a nd   p r a g m a t i c s .   A t   pr e s e n t ,   he   s e r v e s   a s   t he   A s s i s t a n t   D e a n   o f   t he   C o l l e g e   o f   A r t s   a n S c i e nc e s   a nd  a t   t he   s a m e   t i m e ,   t he   D i r e c t o r   f o r   C ur r i c ul um   a nd   I ns t r uc t i o a t   N O r S U .   H e   c a n   be   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   a f o r 02207 2@g m a i l . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.