論文の概要: SentiQ: A Probabilistic Logic Approach to Enhance Sentiment Analysis Tool Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08919v1
• Date: Wed, 19 Aug 2020 14:30:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 08:57:29.862433
• Title: SentiQ: A Probabilistic Logic Approach to Enhance Sentiment Analysis Tool Quality
• Title（参考訳）: sentiq: 感情分析ツールの品質向上のための確率論的論理アプローチ
• Authors: Wissam Maamar Kouadri, Salima Benbernou, Mourad Ouziri, Themis Palpanas, Iheb Ben Amor
• Abstract要約: SentiQは教師なしのMarkovロジック ネットワークベースのアプローチで、ルールを通じてツールのセマンティックディメンションを注入する。 SentiQの有用性について予備実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.450001922002478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The opinion expressed in various Web sites and social-media is an essential contributor to the decision making process of several organizations. Existing sentiment analysis tools aim to extract the polarity (i.e., positive, negative, neutral) from these opinionated contents. Despite the advance of the research in the field, sentiment analysis tools give \textit{inconsistent} polarities, which is harmful to business decisions. In this paper, we propose SentiQ, an unsupervised Markov logic Network-based approach that injects the semantic dimension in the tools through rules. It allows to detect and solve inconsistencies and then improves the overall accuracy of the tools. Preliminary experimental results demonstrate the usefulness of SentiQ.
• Abstract（参考訳）: 様々なWebサイトやソーシャルメディアで述べられている意見は、いくつかの組織の意思決定プロセスに不可欠な貢献である。 既存の感情分析ツールは、これらの意見内容から極性(正、負、中性)を抽出することを目的としている。 この分野の研究の進展にもかかわらず、感情分析ツールはビジネス決定に有害な「textit{inconsistent}」極性を与える。 本稿では,ルールを通してツールに意味的次元を注入する教師なしマルコフ論理ネットワークベースのアプローチであるsentiqを提案する。 不整合を検出して解決し、ツールの全体的な精度を改善することができる。 予備実験の結果, sentiqの有用性が示された。

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