論文の概要: TUNIZI: a Tunisian Arabizi sentiment analysis Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14303v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 16:24:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 12:40:55.309329
• Title: TUNIZI: a Tunisian Arabizi sentiment analysis Dataset
• Title（参考訳）: チュニジアのアラブ人感情分析データセットTUNIZI
• Authors: Chayma Fourati, Abir Messaoudi and Hatem Haddad
• Abstract要約: ソーシャルメディアでは、アラビア語の人々は自国の方言で表現する傾向があり、特にチュニジア人は「チュニジア・アラビジ」と呼ばれる非公式な方法を使用している。 本稿では、チュニジア・アラビジデータセットをソーシャルネットワークから収集し、分析研究のために前処理し、チュニジアの母語話者が手動で注釈付けした感情分析としてTUNIZIを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: On social media, Arabic people tend to express themselves in their own local dialects. More particularly, Tunisians use the informal way called "Tunisian Arabizi". Analytical studies seek to explore and recognize online opinions aiming to exploit them for planning and prediction purposes such as measuring the customer satisfaction and establishing sales and marketing strategies. However, analytical studies based on Deep Learning are data hungry. On the other hand, African languages and dialects are considered low resource languages. For instance, to the best of our knowledge, no annotated Tunisian Arabizi dataset exists. In this paper, we introduce TUNIZI a sentiment analysis Tunisian Arabizi Dataset, collected from social networks, preprocessed for analytical studies and annotated manually by Tunisian native speakers.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアでは、アラビア語の人々は自身の方言で表現する傾向がある。 特にチュニジア人は「チュニジア・アラビジ」と呼ばれる非公式な方法を使っている。 分析研究は、顧客満足度の測定や販売・マーケティング戦略の確立など、計画・予測目的に活用することを目的としたオンライン意見の探索と認識を目指している。 しかし、ディープラーニングに基づく分析研究はデータ不足である。 一方、アフリカの言語や方言は低資源言語と見なされている。 例えば、私たちの知る限りでは、注釈付きチュニジア・アラビジデータセットは存在しない。 本稿では,社会ネットワークから収集した感情分析チュニジア・アラビジデータセットであるチュニジについて,分析研究のための事前処理を行い,チュニジア語話者が手動で注釈を付ける手法を提案する。

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