論文の概要: Sentiment Analysis of Yelp Reviews: A Comparison of Techniques and Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13851v1
• Date: Wed, 15 Apr 2020 18:50:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 03:05:16.407025
• Title: Sentiment Analysis of Yelp Reviews: A Comparison of Techniques and Models
• Title（参考訳）: Yelpレビューの感性分析:技術とモデルの比較
• Authors: Siqi Liu
• Abstract要約: 我々は5000のレストランで35万以上のYelpレビューを使用して、テキスト前処理技術に関するアブレーション調査を行います。 機械学習モデルでは、二項のbag-of-word表現を使用し、バイグラムを追加し、最小周波数制約を課し、正規化テキストがモデル性能に肯定的な影響を与えることがわかった。 ディープラーニングモデルでは、事前学習された単語埋め込みと最大長のカプセル化によってモデル性能が向上することがよく見られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.37212212881138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We use over 350,000 Yelp reviews on 5,000 restaurants to perform an ablation study on text preprocessing techniques. We also compare the effectiveness of several machine learning and deep learning models on predicting user sentiment (negative, neutral, or positive). For machine learning models, we find that using binary bag-of-word representation, adding bi-grams, imposing minimum frequency constraints and normalizing texts have positive effects on model performance. For deep learning models, we find that using pre-trained word embeddings and capping maximum length often boost model performance. Finally, using macro F1 score as our comparison metric, we find simpler models such as Logistic Regression and Support Vector Machine to be more effective at predicting sentiments than more complex models such as Gradient Boosting, LSTM and BERT.
• Abstract（参考訳）: 我々は5000のレストランで35万以上のYelpレビューを使用して、テキスト前処理技術に関するアブレーション調査を行います。 また,複数の機械学習モデルとディープラーニングモデルによるユーザの感情予測(否定的,中立的,肯定的)の有効性を比較した。 機械学習モデルでは、二項のバガオブワード表現、二元グラフの追加、最小周波数制約の付与、テキストの正規化がモデル性能に肯定的な影響を与えていることがわかった。 ディープラーニングモデルでは、事前学習された単語埋め込みと最大長のカプセル化によってモデル性能が向上することがよく見られる。 最後に、マクロF1スコアを比較指標として、ロジスティック回帰やサポートベクトルマシンのような単純なモデルの方が、グラディエントブースティングやLSTM、BERTといったより複雑なモデルよりも感情を予測するのに効果的であることを示す。

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