Fugu-MT 論文翻訳(概要): A review of sentiment analysis research in Arabic language

論文の概要: A review of sentiment analysis research in Arabic language

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12240v1
Date: Mon, 25 May 2020 17:26:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 05:54:28.857591
Title: A review of sentiment analysis research in Arabic language
Title（参考訳）: アラビア語における感情分析研究の展望
Authors: Oumaima Oueslati, Erik Cambria, Moez Ben HajHmida, and Habib Ounelli
Abstract要約: アラビア語はインターネット上でもっとも使われている言語の1つだが、アラビア語の感情分析に焦点を絞った研究はごくわずかである。特に,機械翻訳や翻訳学習を活用して英語資源をアラビア語に適応させるアプローチと,アラビア語から直接派生したアプローチの両方を調査した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.145290968117402
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Sentiment analysis is a task of natural language processing which has recently attracted increasing attention. However, sentiment analysis research has mainly been carried out for the English language. Although Arabic is ramping up as one of the most used languages on the Internet, only a few studies have focused on Arabic sentiment analysis so far. In this paper, we carry out an in-depth qualitative study of the most important research works in this context by presenting limits and strengths of existing approaches. In particular, we survey both approaches that leverage machine translation or transfer learning to adapt English resources to Arabic and approaches that stem directly from the Arabic language.
Abstract（参考訳）: 感性分析は自然言語処理の課題であり,近年注目を集めている。しかし、感情分析研究は主に英語で行われてきた。アラビア語はインターネット上でもっとも使われている言語の1つだが、アラビア語の感情分析に焦点を絞った研究はごくわずかである。本稿では,既存のアプローチの限界と強みを提示することにより,この文脈における最も重要な研究成果の詳細な質的研究を行う。特に,機械翻訳や翻訳学習を活用して英語資源をアラビア語に適応させるアプローチと,アラビア語から直接派生したアプローチの両方を調査した。

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