論文の概要: SentiLSTM: A Deep Learning Approach for Sentiment Analysis of Restaurant Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09684v1
• Date: Thu, 19 Nov 2020 06:24:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 20:49:50.072083
• Title: SentiLSTM: A Deep Learning Approach for Sentiment Analysis of Restaurant Reviews
• Title（参考訳）: SentiLSTM:レストランレビューの感性分析のためのディープラーニングアプローチ
• Authors: Eftekhar Hossain, Omar Sharif, Mohammed Moshiul Hoque, Iqbal H. Sarker
• Abstract要約: 本稿では,レストランのクライアントが提供したレビューを肯定的,否定的な極性に分類する深層学習技術(BiLSTM)を提案する。 テストデータセットの評価の結果、BiLSTM技術は91.35%の精度で生成された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.018530502810128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The amount of textual data generation has increased enormously due to the effortless access of the Internet and the evolution of various web 2.0 applications. These textual data productions resulted because of the people express their opinion, emotion or sentiment about any product or service in the form of tweets, Facebook post or status, blog write up, and reviews. Sentiment analysis deals with the process of computationally identifying and categorizing opinions expressed in a piece of text, especially in order to determine whether the writer's attitude toward a particular topic is positive, negative, or neutral. The impact of customer review is significant to perceive the customer attitude towards a restaurant. Thus, the automatic detection of sentiment from reviews is advantageous for the restaurant owners, or service providers and customers to make their decisions or services more satisfactory. This paper proposes, a deep learning-based technique (i.e., BiLSTM) to classify the reviews provided by the clients of the restaurant into positive and negative polarities. A corpus consists of 8435 reviews is constructed to evaluate the proposed technique. In addition, a comparative analysis of the proposed technique with other machine learning algorithms presented. The results of the evaluation on test dataset show that BiLSTM technique produced in the highest accuracy of 91.35%.
• Abstract（参考訳）: インターネットへのアクセスの難しさと様々なWeb 2.0アプリケーションの進化により、テキストデータ生成の量は大幅に増加した。 これらのテキストデータ生産は、人々が、ツイート、Facebook投稿、ステータス、ブログの書き込み、レビューという形式で、製品やサービスに対する意見、感情、感情を表現するために生まれた。 感性分析は、特に特定の話題に対する著者の態度が肯定的か否定的か中立かを決定するために、テキストで表される意見を計算的に識別し分類するプロセスを扱う。 顧客レビューの影響は、レストランに対する顧客の態度を認識する上で重要である。 したがって、レビューから感情を自動的に検出することは、レストランのオーナーやサービス提供者や顧客が意思決定やサービスをより満足させるのに有利である。 本稿では,レストランの客が提供したレビューを正極性と負極性に分類する,深層学習に基づく手法(bilstm)を提案する。 提案手法を評価するために8435のレビューからなるコーパスを構築した。 さらに,提案手法と他の機械学習アルゴリズムとの比較分析を行った。 テストデータセットの評価の結果、BiLSTM技術は91.35%の精度で生成された。

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