論文の概要: NITS-Hinglish-SentiMix at SemEval-2020 Task 9: Sentiment Analysis For Code-Mixed Social Media Text Using an Ensemble Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12081v2
• Date: Fri, 4 Sep 2020 17:55:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 12:31:03.950698
• Title: NITS-Hinglish-SentiMix at SemEval-2020 Task 9: Sentiment Analysis For Code-Mixed Social Media Text Using an Ensemble Model
• Title（参考訳）: NITS-Hinglish-SentiMix at SemEval-2020 Task 9: Code-Mixed Social Text using a Ensemble Model (英語)
• Authors: Subhra Jyoti Baroi, Nivedita Singh, Ringki Das, Thoudam Doren Singh
• Abstract要約: 本研究では,コードミキシングされたHinglishテキストの感情分析を活発に完了するシステムNITS-Hinglish-SentiMixを提案する。 提案したフレームワークはテストデータに対して0.617のFスコアを記録している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1265248232450553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentiment Analysis is the process of deciphering what a sentence emotes and classifying them as either positive, negative, or neutral. In recent times, India has seen a huge influx in the number of active social media users and this has led to a plethora of unstructured text data. Since the Indian population is generally fluent in both Hindi and English, they end up generating code-mixed Hinglish social media text i.e. the expressions of Hindi language, written in the Roman script alongside other English words. The ability to adequately comprehend the notions in these texts is truly necessary. Our team, rns2020 participated in Task 9 at SemEval2020 intending to design a system to carry out the sentiment analysis of code-mixed social media text. This work proposes a system named NITS-Hinglish-SentiMix to viably complete the sentiment analysis of such code-mixed Hinglish text. The proposed framework has recorded an F-Score of 0.617 on the test data.
• Abstract（参考訳）: 感性分析は、ある文が何を表出するかを解読し、それらを正、負、中性のいずれかに分類する過程である。 近年、インドではアクティブなソーシャルメディア利用者が急増しており、構造化されていないテキストデータが大量に流出している。 インドの人口は一般的にヒンディー語と英語の両方に精通しているため、他の英語の単語と共にローマ字で書かれたヒンディー語の表現をコード混成のヒングリッシュ・ソーシャルメディアのテキストを生成することになる。 これらのテキストにおける概念を適切に理解する能力は本当に必要である。 われわれのチームはSemEval2020のタスク9に参加し、コードミキシングされたソーシャルメディアテキストの感情分析を行うシステムを設計した。 本研究は, NITS-Hinglish-SentiMixというシステムを用いて, コード混在Hinglishテキストの感情分析を活発に行うことを提案する。 提案フレームワークはテストデータに0.617のf-scoreを記録している。

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