論文の概要: Tweets Sentiment Analysis via Word Embeddings and Machine Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04303v1
• Date: Sun, 5 Jul 2020 08:10:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 08:11:42.601991
• Title: Tweets Sentiment Analysis via Word Embeddings and Machine Learning Techniques
• Title（参考訳）: ツイートの感情分析 : 単語埋め込みと機械学習による分析
• Authors: Aditya Sharma, Alex Daniels
• Abstract要約: 本論文では、感情分類のための特徴選択モデルWord2vecと機械学習アルゴリズムランダムフォレストを用いて、リアルタイムの2019年選挙Twitterデータに対する感情分析を行うことを目的とする。 Word2vecはテキスト中の単語の文脈意味を考慮し、特徴の質を改善し、機械学習と感情分析の精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.345251051985899
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Sentiment analysis of social media data consists of attitudes, assessments, and emotions which can be considered a way human think. Understanding and classifying the large collection of documents into positive and negative aspects are a very difficult task. Social networks such as Twitter, Facebook, and Instagram provide a platform in order to gather information about peoples sentiments and opinions. Considering the fact that people spend hours daily on social media and share their opinion on various different topics helps us analyze sentiments better. More and more companies are using social media tools to provide various services and interact with customers. Sentiment Analysis (SA) classifies the polarity of given tweets to positive and negative tweets in order to understand the sentiments of the public. This paper aims to perform sentiment analysis of real-time 2019 election twitter data using the feature selection model word2vec and the machine learning algorithm random forest for sentiment classification. Word2vec with Random Forest improves the accuracy of sentiment analysis significantly compared to traditional methods such as BOW and TF-IDF. Word2vec improves the quality of features by considering contextual semantics of words in a text hence improving the accuracy of machine learning and sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアデータの感情分析は、人間の考え方として考えられる態度、評価、感情から成り立っている。 大量のドキュメントを肯定的な側面と否定的な側面に分類することは非常に難しい作業です。 Twitter、Facebook、Instagramなどのソーシャルネットワークは、人々の感情や意見に関する情報を集めるためのプラットフォームを提供する。 ソーシャルメディアで毎日何時間も過ごし、さまざまなトピックについて意見を共有しているという事実を考えると、感情をよりよく分析するのに役立つ。 ソーシャルメディアツールを使ってさまざまなサービスを提供し、顧客と対話する企業が増えている。 感性分析(SA)は、与えられたツイートの極性を肯定的および否定的なツイートに分類し、大衆の感情を理解する。 本稿では,感情分類のための特徴選択モデル word2vec と機械学習アルゴリズムランダムフォレストを用いて,2019年大統領選のリアルタイムtwitter データの感情分析を行う。 word2vec with random forest は bow や tf-idf のような従来の方法に比べて感情分析の精度が大幅に向上する。 Word2vecはテキスト中の単語の文脈意味を考慮し、特徴の質を改善し、機械学習と感情分析の精度を向上させる。

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