論文の概要: A novel approach to sentiment analysis in Persian using discourse and
external semantic information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09495v1
- Date: Sat, 18 Jul 2020 18:40:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 05:35:12.980847
- Title: A novel approach to sentiment analysis in Persian using discourse and
external semantic information
- Title（参考訳）: 談話と外部意味情報を用いたペルシアにおける感情分析の新しいアプローチ
- Authors: Rahim Dehkharghani, Hojjat Emami
- Abstract要約: 自然言語で書かれた文書から個人の感情を抽出するための多くのアプローチが提案されている。
これらのアプローチの大半は英語に重点を置いているが、ペルシア語のような資源中心の言語は研究作業や言語資源の欠如に悩まされている。
ペルシア語におけるこのギャップのため、現在の研究はペルシア語に適用される感情分析の新しい手法を導入することを目的としている。
- 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: Sentiment analysis attempts to identify, extract and quantify affective
states and subjective information from various types of data such as text,
audio, and video. Many approaches have been proposed to extract the sentiment
of individuals from documents written in natural languages in recent years. The
majority of these approaches have focused on English, while resource-lean
languages such as Persian suffer from the lack of research work and language
resources. Due to this gap in Persian, the current work is accomplished to
introduce new methods for sentiment analysis which have been applied on
Persian. The proposed approach in this paper is two-fold: The first one is
based on classifier combination, and the second one is based on deep neural
networks which benefits from word embedding vectors. Both approaches takes
advantage of local discourse information and external knowledge bases, and also
cover several language issues such as negation and intensification,
andaddresses different granularity levels, namely word, aspect, sentence,
phrase and document-levels. To evaluate the performance of the proposed
approach, a Persian dataset is collected from Persian hotel reviews referred as
hotel reviews. The proposed approach has been compared to counterpart methods
based on the benchmark dataset. The experimental results approve the
effectiveness of the proposed approach when compared to related works.
- Abstract（参考訳）: 感性分析は、テキスト、オーディオ、ビデオなどの様々な種類のデータから感情状態と主観的情報を特定し、抽出し、定量化する。
近年,自然言語で書かれた文書から個人の感情を抽出する手法が提案されている。
これらのアプローチの大部分は英語に焦点を当てているが、ペルシア語のようなリソース指向言語は研究作業や言語資源の欠如に苦しんでいる。
ペルシア語におけるこのギャップのため、現在の研究はペルシア語に適用される感情分析の新しい方法を導入するために行われている。
この論文で提案されたアプローチは2つある: 1つは分類器の組み合わせ、もう1つは単語埋め込みベクトルの恩恵を受けるディープニューラルネットワークに基づいている。
どちらのアプローチも、局所的な談話情報と外部の知識ベースを活用し、否定や強化といったいくつかの言語問題を取り上げ、異なる粒度レベル、すなわち単語、アスペクト、文、句、文書レベルに対処する。
提案手法の性能を評価するため,ホテルレビューと呼ばれるペルシャのホテルレビューからペルシャのデータセットを収集した。
提案手法はベンチマークデータセットに基づく対応する手法と比較されてきた。
実験結果は,提案手法の有効性を関連研究と比較して評価した。
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