論文の概要: Language Independent Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.11973v2
- Date: Thu, 23 Jan 2020 12:55:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-10 00:16:44.159028
- Title: Language Independent Sentiment Analysis
- Title(参考訳): 言語に依存しない感情分析
- Authors: Muhammad Haroon Shakeel, Turki Alghamidi, Safi Faizullah, Imdadullah
Khan
- Abstract要約: 複数の言語からのテキストを含むデータに対する感情分析のための一般的な手法を提案する。
これにより、すべてのアプリケーションが言語に依存しない、あるいは言語に依存しない方法で感情分析の結果を利用することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.38233569758620045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media platforms and online forums generate rapid and increasing amount
of textual data. Businesses, government agencies, and media organizations seek
to perform sentiment analysis on this rich text data. The results of these
analytics are used for adapting marketing strategies, customizing products,
security and various other decision makings. Sentiment analysis has been
extensively studied and various methods have been developed for it with great
success. These methods, however apply to texts written in a specific language.
This limits applicability to a limited demographic and a specific geographic
region. In this paper we propose a general approach for sentiment analysis on
data containing texts from multiple languages. This enables all the
applications to utilize the results of sentiment analysis in a language
oblivious or language-independent fashion.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアプラットフォームとオンラインフォーラムは、急速に増大するテキストデータを生成する。
企業、政府機関、メディア組織は、このリッチテキストデータに対して感情分析を行う。
これらの分析結果は、マーケティング戦略の適応、プロダクトのカスタマイズ、セキュリティ、その他さまざまな意思決定に使用される。
感性分析は広く研究され、様々な手法が開発され、大きな成功を収めている。
しかし、これらの方法は特定の言語で書かれたテキストに適用できる。
これにより、限定的な人口統計と特定の地理的地域への適用が制限される。
本稿では,複数の言語からのテキストを含むデータに対する感情分析の一般的な手法を提案する。
これにより、すべてのアプリケーションが言語に依存しない、あるいは言語に依存しない方法で感情分析の結果を利用することができる。
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