論文の概要: SANA : Sentiment Analysis on Newspapers comments in Algeria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00459v1
• Date: Sun, 31 May 2020 08:02:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 12:13:22.615738
• Title: SANA : Sentiment Analysis on Newspapers comments in Algeria
• Title（参考訳）: SANA : アルジェリアにおける新聞コメントの感性分析
• Authors: Hichem Rahab, Abdelhafid Zitouni, Mahieddine Djoudi
• Abstract要約: 私たちはアルジェリアの新聞のウェブサイトでコメントによる作業に興味を持っています。 SANAとOCAの2つのコーパスが使用された。 分類には、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ(英語版)およびケネレスト隣人(英語版)を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is very current in today life to seek for tracking the people opinion from their interaction with occurring events. A very common way to do that is comments in articles published in newspapers web sites dealing with contemporary events. Sentiment analysis or opinion mining is an emergent field who is the purpose is finding the behind phenomenon masked in opinionated texts. We are interested in our work by comments in Algerian newspaper websites. For this end, two corpora were used SANA and OCA. SANA corpus is created by collection of comments from three Algerian newspapers, and annotated by two Algerian Arabic native speakers, while OCA is a freely available corpus for sentiment analysis. For the classification we adopt Supports vector machines, naive Bayes and knearest neighbors. Obtained results are very promising and show the different effects of stemming in such domain, also knearest neighbors give important improvement comparing to other classifiers unlike similar works where SVM is the most dominant. From this study we observe the importance of dedicated resources and methods the newspaper comments sentiment analysis which we look forward in future works.
• Abstract（参考訳）: 現在の生活では、発生した出来事との相互作用から人々の意見を追跡することが非常に最近のことである。 それを行うための非常に一般的な方法は、現代の出来事を扱う新聞ウェブサイトに掲載されている記事へのコメントである。 感性分析または意見マイニングは、意見テキストに隠された背景現象を見つけることを目的としている創発的な分野である。 アルジェリアの新聞サイトでのコメントで、我々の仕事に興味があります。 このため、SANAとOCAの2つのコーパスが使用された。 SANAコーパスはアルジェリアの新聞3紙からのコメントの収集によって作成され、アルジェリアのアラビア語話者2人が注釈を付け、OCAは感情分析のための無料のコーパスである。 分類には、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズおよびケネレスの隣人を採用する。 得られた結果は非常に有望であり、そのような領域における茎の異なる効果を示す一方、ケネレスト近傍はSVMが最も支配的な類似の作業とは異なり、他の分類器と比較して重要な改善を与える。 本研究では,今後の研究で期待する新聞コメントの感情分析において,専門的資源の重要性と方法について考察する。

関連論文リスト

• You Shall Know a Tool by the Traces it Leaves: The Predictability of Sentiment Analysis Tools [74.98850427240464]
  感情分析ツールが同じデータセットで一致しないことを示す。 感傷的アノテーションに使用される感情ツールは,その結果から予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:27:38Z)
• The News Comment Gap and Algorithmic Agenda Setting in Online Forums [0.0]
  我々はオーストリアの新聞Der Standardから120万件のコメントを分析し、"News Comment Gap"と異なるランキングアルゴリズムの効果を理解する。 ジャーナリストはポジティブで、タイムリーで、複雑で、直感的な反応を好むのに対し、読者は、エリート作家の記事に類似したコメントを好む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T17:43:32Z)
• CIDER: Context sensitive sentiment analysis for short-form text [0.0]
  CIDER (Context Informed Dictionary and sEmanticer) は文脈依存型言語分析を行う。 英国におけるジェンダーに関するケーススタディが提示され、ジェンダーと感情に満ちた日々の識別がなされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-15T18:25:56Z)
• The Spread of Propaganda by Coordinated Communities on Social Media [43.2770127582382]
  我々は、2019年イギリス総選挙に関する大規模なTwitterデータセット上で、プロパガンダの拡散とその協調行動との相互作用を分析する。 プロパガンダの利用と協調行動を組み合わせることで、異なるコミュニティの真正性と有害性を明らかにすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T13:39:10Z)
• An Enhanced Corpus for Arabic Newspapers Comments [0.0]
  アルジェリアのアラビア語新聞のコメント専用のコーパスを作成するための拡張アプローチを提案する。 コーパスは、よく知られた3つのアルジェリアの新聞のウェブサイトからコメントを集めることで作成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:15:44Z)
• Effect of Word Embedding Variable Parameters on Arabic Sentiment Analysis Performance [0.0]
  Twitter、Facebookなどのソーシャルメディア。 ユーザーの意見を含むコメントの数が増加しています。 本研究は,アラビア語感情分析のための3つのパラメータ(ウィンドウサイズ,ベクトル次元,負サンプル)について考察する。 4つのバイナリ分類器(ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ネイブベイ)を使用して感情を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T08:31:00Z)
• Cross-Domain Learning for Classifying Propaganda in Online Contents [67.10699378370752]
  本稿では,ラベル付き文書や,ニュースやつぶやきからの文をベースとしたクロスドメイン学習の手法を提案する。 本実験は,本手法の有効性を実証し,移動過程におけるソースやターゲットの様々な構成における困難さと限界を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:19:13Z)
• Paragraph-level Commonsense Transformers with Recurrent Memory [77.4133779538797]
  物語からコヒーレントなコモンセンス推論を生成するために,段落レベルの情報を含む談話認識モデルを訓練する。 以上の結果から,PARA-COMETは文レベルのベースライン,特にコヒーレントかつ新規な推論に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T05:24:12Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)
• 365 Dots in 2019: Quantifying Attention of News Sources [69.50862982117125]
  様々な情報源から,オンラインニュース記事の話題の重複を計測する。 ほぼリアルタイムで注目度に応じてニュースストーリーを採点する。 これにより、最も注目を集めているトピックを識別するなど、複数の研究が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-22T20:32:47Z)
• Sentiment Analysis Using Averaged Weighted Word Vector Features [1.2691047660244332]
  我々は,異なる種類の単語ベクトルを組み合わせて,レビューの極性を学習し,推定する2つの手法を開発した。 本手法は、感情分析の標準ベンチマークとして使用される異なる領域の複数のデータセットに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T16:30:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。