論文の概要: A Context-based Disambiguation Model for Sentiment Concepts Using a
Bag-of-concepts Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03020v1
- Date: Fri, 7 Aug 2020 07:16:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 01:22:06.466632
- Title: A Context-based Disambiguation Model for Sentiment Concepts Using a
Bag-of-concepts Approach
- Title（参考訳）: Bag-of-conceptsアプローチを用いた知覚概念の文脈ベース曖昧化モデル
- Authors: Zeinab Rajabi, MohammadReza Valavi, Maryam Hourali
- Abstract要約: 本研究では,コモンセンス知識を用いてあいまいな極性概念を解くための文脈モデルを提案する。
提案モデルは,Semevalと呼ばれる製品レビューコーパスを適用して評価する。
実験の結果,提案モデルの有効性を示す精度は82.07%であった。
- 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: With the widespread dissemination of user-generated content on different
social networks, and online consumer systems such as Amazon, the quantity of
opinionated information available on the Internet has been increased. One of
the main tasks of the sentiment analysis is to detect polarity within a text.
The existing polarity detection methods mainly focus on keywords and their
naive frequency counts; however, they less regard the meanings and implicit
dimensions of the natural concepts. Although background knowledge plays a
critical role in determining the polarity of concepts, it has been disregarded
in polarity detection methods. This study presents a context-based model to
solve ambiguous polarity concepts using commonsense knowledge. First, a model
is presented to generate a source of ambiguous sentiment concepts based on
SenticNet by computing the probability distribution. Then the model uses a
bag-of-concepts approach to remove ambiguities and semantic augmentation with
the ConceptNet handling to overcome lost knowledge. ConceptNet is a large-scale
semantic network with a large number of commonsense concepts. In this paper,
the point mutual information (PMI) measure is used to select the contextual
concepts having strong relationships with ambiguous concepts. The polarity of
the ambiguous concepts is precisely detected using positive/negative contextual
concepts and the relationship of the concepts in the semantic knowledge base.
The text representation scheme is semantically enriched using Numberbatch,
which is a word embedding model based on the concepts from the ConceptNet
semantic network. The proposed model is evaluated by applying a corpus of
product reviews, called Semeval. The experimental results revealed an accuracy
rate of 82.07%, representing the effectiveness of the proposed model.
- Abstract（参考訳）: 異なるソーシャルネットワークやAmazonなどのオンライン消費者システム上でのユーザ生成コンテンツの普及に伴い、インターネット上で利用可能な意見情報の量が増えてきた。
感情分析の主な課題の1つは、テキスト内の極性を検出することである。
既存の極性検出法は主にキーワードとその単純な周波数数に重点を置いているが、それらは自然概念の意味や暗黙の次元を軽視している。
背景知識は概念の極性を決定する上で重要な役割を果たすが、極性検出法では無視されている。
本研究では,コモンセンス知識を用いてあいまいな極性概念を解くための文脈モデルを提案する。
まず、確率分布を計算することにより、SenticNetに基づく曖昧な感情概念の源泉を生成するモデルを示す。
次に、概念の袋(bag-of-concepts)アプローチを使用して、概念ネットハンドリングによる曖昧さと意味的拡張を取り除き、失われた知識を克服する。
ConceptNetは、多数のコモンセンス概念を持つ大規模なセマンティックネットワークである。
本稿では,不明瞭な概念と強い関係を持つ文脈概念を選択するために,ポイント相互情報(PMI)尺度を用いる。
曖昧な概念の極性は、肯定的/否定的文脈概念と意味的知識ベースにおける概念の関係を用いて正確に検出される。
テキスト表現スキームは、概念ネットセマンティックネットワークの概念に基づく単語埋め込みモデルであるNumberbatchを用いて意味的にリッチ化されている。
提案モデルはsemevalと呼ばれる製品レビューのコーパスを適用することで評価される。
実験の結果,提案モデルの有効性を示す精度は82.07%であった。
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