論文の概要: Effect of Word Embedding Variable Parameters on Arabic Sentiment Analysis Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02906v1
• Date: Fri, 8 Jan 2021 08:31:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 08:33:28.084229
• Title: Effect of Word Embedding Variable Parameters on Arabic Sentiment Analysis Performance
• Title（参考訳）: 単語埋め込み変数がアラビア語感情分析性能に及ぼす影響
• Authors: Anwar Alnawas and Nursal ARICI
• Abstract要約: Twitter、Facebookなどのソーシャルメディア。 ユーザーの意見を含むコメントの数が増加しています。 本研究は,アラビア語感情分析のための3つのパラメータ(ウィンドウサイズ,ベクトル次元,負サンプル)について考察する。 4つのバイナリ分類器(ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ネイブベイ)を使用して感情を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media such as Twitter, Facebook, etc. has led to a generated growing number of comments that contains users opinions. Sentiment analysis research deals with these comments to extract opinions which are positive or negative. Arabic language is a rich morphological language; thus, classical techniques of English sentiment analysis cannot be used for Arabic. Word embedding technique can be considered as one of successful methods to gaping the morphological problem of Arabic. Many works have been done for Arabic sentiment analysis based on word embedding, but there is no study focused on variable parameters. This study will discuss three parameters (Window size, Dimension of vector and Negative Sample) for Arabic sentiment analysis using DBOW and DMPV architectures. A large corpus of previous works generated to learn word representations and extract features. Four binary classifiers (Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine and Naive Bayes) are used to detect sentiment. The performance of classifiers evaluated based on; Precision, Recall and F1-score.
• Abstract（参考訳）: Twitter、Facebookなどのソーシャルメディア。 ユーザーからの意見を含むコメントが増えています 感性分析研究はこれらのコメントを扱い、肯定的あるいは否定的な意見を取り出す。 アラビア語は豊富な形態素言語であり、英語の感情分析の古典的な技法はアラビア語には使用できない。 単語埋め込み技術は、アラビア語の形態的問題を埋め合わせる方法の1つと考えることができる。 単語埋め込みに基づくアラビア語の感情分析には多くの研究がなされているが、変数パラメータに着目した研究はない。 本研究は,DBOWとDMPVアーキテクチャを用いたアラビア感情分析のための3つのパラメータ(Window size, Dimension of vector, Negative Sample)について考察する。 単語表現を学習し特徴を抽出するために生成された、前の作品の大きなコーパス。 4つのバイナリ分類器(ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ナイーブベイズ)は感情を検出するために使用される。 精度,リコール,F1スコアに基づく分類器の性能評価を行った。

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