論文の概要: Article citation study: Context enhanced citation sentiment detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04534v1
- Date: Sun, 10 May 2020 00:27:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 02:04:49.404733
- Title: Article citation study: Context enhanced citation sentiment detection
- Title（参考訳）: 論文引用研究:文脈改善による引用感情の検出
- Authors: Vishal Vyas, Kumar Ravi, Vadlamani Ravi, V.Uma, Srirangaraj Setlur,
Venu Govindaraju
- Abstract要約: サイテーションセシメット分析は、サイエントメトリー分析における最も研究の少ない課題の1つである。
我々は,引用文からなる8つのデータセットを開発し,手動で3つの感情極性にアノテートした。
テキスト, 音声のパート・オブ・音声タグ, 依存関係関係を組み合わさった, 単語の埋め込みを含むアンサンブル特徴工学手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.610277023001807
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Citation sentimet analysis is one of the little studied tasks for
scientometric analysis. For citation analysis, we developed eight datasets
comprising citation sentences, which are manually annotated by us into three
sentiment polarities viz. positive, negative, and neutral. Among eight
datasets, three were developed by considering the whole context of citations.
Furthermore, we proposed an ensembled feature engineering method comprising
word embeddings obtained for texts, parts-of-speech tags, and dependency
relationships together. Ensembled features were considered as input to deep
learning based approaches for citation sentiment classification, which is in
turn compared with Bag-of-Words approach. Experimental results demonstrate that
deep learning is useful for higher number of samples, whereas support vector
machine is the winner for smaller number of samples. Moreover, context-based
samples are proved to be more effective than context-less samples for citation
sentiment analysis.
- Abstract（参考訳）: サイテーションセシメット分析は、サイエントメトリー分析における最も研究の少ない課題の1つである。
引用分析のために,我々は,引用文を含む8つのデータセットを手作業で3つの感情極性viz(正,負,中性)にアノテートした。
8つのデータセットのうち、3つは引用の文脈全体を考慮して開発された。
さらに,テキスト,パート・オブ・音声タグ,依存関係関係を組み合わした単語埋め込みを含むアンサンブル特徴工学手法を提案する。
要約感情分類のための深層学習に基づくアプローチの入力として, 単語のバグ・オブ・ワード手法と比較した。
実験結果から, 深層学習はサンプル数の増加に有用であり, サポートベクターマシンはより少ないサンプル数の勝者であることがわかった。
さらに, 引用感情分析において, 文脈ベースサンプルは, 文脈レスサンプルよりも効果的であることが証明された。
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