論文の概要: A Precisely Xtreme-Multi Channel Hybrid Approach For Roman Urdu Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05443v1
• Date: Wed, 11 Mar 2020 04:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 14:30:57.861311
• Title: A Precisely Xtreme-Multi Channel Hybrid Approach For Roman Urdu Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: ローマ・ウルドゥ感情分析のためのxtreme-multi channel hybrid approach
• Authors: Faiza Memood, Muhammad Usman Ghani, Muhammad Ali Ibrahim, Rehab Shehzadi, Muhammad Nabeel Asim
• Abstract要約: 本稿では,Word2vec,FastText,Gloveという,最も広く使われているアプローチを用いて構築した3つのニューラルワード埋め込みについて述べる。 公開されているベンチマークデータセットが欠如していることを考えると、初となるRoman Urduデータセットを提供しており、正、負、中立のクラスに対して注釈付けされた3241の感情で構成されている。 最先端の機械とディープラーニングの手法を、F1スコアで9%、F1スコアで4%で上回る、極めて極端なマルチチャネルハイブリッド手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8812173669205371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In order to accelerate the performance of various Natural Language Processing tasks for Roman Urdu, this paper for the very first time provides 3 neural word embeddings prepared using most widely used approaches namely Word2vec, FastText, and Glove. The integrity of generated neural word embeddings is evaluated using intrinsic and extrinsic evaluation approaches. Considering the lack of publicly available benchmark datasets, it provides a first-ever Roman Urdu dataset which consists of 3241 sentiments annotated against positive, negative and neutral classes. To provide benchmark baseline performance over the presented dataset, we adapt diverse machine learning (Support Vector Machine Logistic Regression, Naive Bayes), deep learning (convolutional neural network, recurrent neural network), and hybrid approaches. Effectiveness of generated neural word embeddings is evaluated by comparing the performance of machine and deep learning based methodologies using 7, and 5 distinct feature representation approaches respectively. Finally, it proposes a novel precisely extreme multi-channel hybrid methodology which outperforms state-of-the-art adapted machine and deep learning approaches by the figure of 9%, and 4% in terms of F1-score. Roman Urdu Sentiment Analysis, Pretrain word embeddings for Roman Urdu, Word2Vec, Glove, Fast-Text
• Abstract（参考訳）: ローマン・ウルドゥーの自然言語処理タスクの性能向上のために,この論文はWord2vecやFastText,Gloveといった最も広く使われているアプローチを用いて構築された3つのニューラルワード埋め込みを提供する。 生成した単語埋め込みの完全性は内在的および外在的評価手法を用いて評価される。 公開されているベンチマークデータセットの欠如を考慮すると、ローマ字のurduデータセットが3241の感情からなり、ポジティブな、ネガティブな、中立的なクラスに注釈を付ける。 提示されたデータセットに対するベンチマークベースラインのパフォーマンスを提供するために、多様な機械学習(サポートベクターマシンロジスティック回帰、ナイーブベイズ)、ディープラーニング(畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク)、ハイブリッドアプローチを適応させる。 生成したニューラルネットワークの埋め込みの有効性は, それぞれ7と5つの特徴表現アプローチを用いて, 機械学習と深層学習の手法の性能を比較して評価する。 最後に,最先端の適応型マシンとディープラーニングのアプローチを9%,f1-scoreでは4%の精度で上回る,高精度なマルチチャネルハイブリッド手法を提案する。 ローマ語ウルドゥー語の感情分析, ローマ語ウルドゥー語, word2vec, glove, fast-textのための事前学習語埋め込み

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