論文の概要: Semantic Sentiment Analysis Based on Probabilistic Graphical Models and Recurrent Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00234v1
• Date: Thu, 6 Aug 2020 11:59:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 07:27:53.242811
• Title: Semantic Sentiment Analysis Based on Probabilistic Graphical Models and Recurrent Neural Network
• Title（参考訳）: 確率的グラフィカルモデルとリカレントニューラルネットワークに基づく意味的感情分析
• Authors: Ukachi Osisiogu
• Abstract要約: 本研究の目的は,確率的グラフィカルモデルとリカレントニューラルネットワークに基づく感情分析を行うためのセマンティクスの利用を検討することである。 実験で使用されたデータセットは、IMDB映画レビュー、Amazon Consumer Product Review、Twitter Reviewデータセットである。
• 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 is the task of classifying documents based on the sentiments expressed in textual form, this can be achieved by using lexical and semantic methods. The purpose of this study is to investigate the use of semantics to perform sentiment analysis based on probabilistic graphical models and recurrent neural networks. In the empirical evaluation, the classification performance of the graphical models was compared with some traditional machine learning classifiers and a recurrent neural network. The datasets used for the experiments were IMDB movie reviews, Amazon Consumer Product reviews, and Twitter Review datasets. After this empirical study, we conclude that the inclusion of semantics for sentiment analysis tasks can greatly improve the performance of a classifier, as the semantic feature extraction methods reduce uncertainties in classification resulting in more accurate predictions.
• Abstract（参考訳）: 感性分析は、テキスト形式で表現された感情に基づいて文書を分類するタスクであり、語彙的および意味的手法を用いて実現することができる。 本研究の目的は,確率的グラフィカルモデルとリカレントニューラルネットワークに基づく感情分析を行うためのセマンティクスの利用を検討することである。 経験的評価では,グラフモデルの分類性能を,従来の機械学習分類器とリカレントニューラルネットワークと比較した。 実験に使用されたデータセットは、imdb movie reviews、amazon consumer product reviews、twitter review datasetsである。 この経験的な研究の後、感情分析タスクに意味論を組み込むことで、セマンティック特徴抽出法が分類の不確実性を低減し、より正確な予測をもたらすため、分類器の性能を大幅に向上させることができると結論付けた。

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