論文の概要: Sentiment Analysis for Sinhala Language using Deep Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07280v1
• Date: Sat, 14 Nov 2020 12:02:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 13:09:59.228018
• Title: Sentiment Analysis for Sinhala Language using Deep Learning Techniques
• Title（参考訳）: 深層学習技術を用いたシンハラ語の感性分析
• Authors: Lahiru Senevirathne, Piyumal Demotte, Binod Karunanayake, Udyogi Munasinghe, Surangika Ranathunga
• Abstract要約: 本稿では,RNN,LSTM,Bi-LSTM,カプセルネットワークなどの標準シーケンスモデルの利用について,より包括的な研究を行った。 この4つのクラスに注釈を付けた15059年のシンハラのニュースコメントと、948万のトークンからなるコーパスのデータセットが公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the high impact of the fast-evolving fields of machine learning and deep learning, Natural Language Processing (NLP) tasks have further obtained comprehensive performances for highly resourced languages such as English and Chinese. However Sinhala, which is an under-resourced language with a rich morphology, has not experienced these advancements. For sentiment analysis, there exists only two previous research with deep learning approaches, which focused only on document-level sentiment analysis for the binary case. They experimented with only three types of deep learning models. In contrast, this paper presents a much comprehensive study on the use of standard sequence models such as RNN, LSTM, Bi-LSTM, as well as more recent state-of-the-art models such as hierarchical attention hybrid neural networks, and capsule networks. Classification is done at document-level but with more granularity by considering POSITIVE, NEGATIVE, NEUTRAL, and CONFLICT classes. A data set of 15059 Sinhala news comments, annotated with these four classes and a corpus consists of 9.48 million tokens are publicly released. This is the largest sentiment annotated data set for Sinhala so far.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とディープラーニングの急速な発展により、自然言語処理(NLP)タスクは、英語や中国語などの高度に資源化された言語に対して、より包括的なパフォーマンスを得ることができた。 しかし、豊富な形態を持つ未解決言語であるシンハラは、これらの進歩を経験していない。 感情分析には、バイナリケースのドキュメントレベルの感情分析のみに焦点を当てたディープラーニングアプローチに関する、以前の2つの研究しか存在しない。 彼らは3種類のディープラーニングモデルを実験した。 本稿では,rnn,lstm,bi-lstmなどの標準シーケンスモデルや,階層型注意型ハイブリッドニューラルネットワークやカプセルネットワークといった最新の最先端モデルの利用に関する包括的研究を行う。 分類は文書レベルで行われるが、POSITIVE, NEGATIVE, NEUTRAL, CONFLICT クラスを考慮すればより粒度の細かいものとなる。 この4つのクラスに注釈を付けた15059年のシンハラのニュースコメントと948万のトークンからなるコーパスのデータセットが公開されている。 これはSinhalaにとってこれまでで最大の感情アノテートデータセットだ。

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