論文の概要: "Let's Eat Grandma": When Punctuation Matters in Sentence Representation for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03029v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 19:07:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 09:54:09.251770
• Title: "Let's Eat Grandma": When Punctuation Matters in Sentence Representation for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 『Let's Eat Grandma』:感性分析のための文表現における句読点の意義
• Authors: Mansooreh Karami, Ahmadreza Mosallanezhad, Michelle V Mancenido, Huan Liu
• Abstract要約: 我々は、句読点が感情分析において重要な役割を果たすと論じ、構文的および文脈的パフォーマンスを改善するための新しい表現モデルを提案する。 公開データセットの実験を行い、モデルが他の最先端のベースラインメソッドよりも正確に感情を識別することができることを確認します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.873803872380229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network-based embeddings have been the mainstream approach for creating a vector representation of the text to capture lexical and semantic similarities and dissimilarities. In general, existing encoding methods dismiss the punctuation as insignificant information; consequently, they are routinely eliminated in the pre-processing phase as they are shown to improve task performance. In this paper, we hypothesize that punctuation could play a significant role in sentiment analysis and propose a novel representation model to improve syntactic and contextual performance. We corroborate our findings by conducting experiments on publicly available datasets and verify that our model can identify the sentiments more accurately over other state-of-the-art baseline methods.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークベースの埋め込みは、語彙的および意味的類似性と類似性を捉えるために、テキストのベクトル表現を作成するための主流のアプローチである。 一般に、既存の符号化法は句読点を重要でない情報として無視するので、タスク性能を向上させるために前処理段階では日常的に削除される。 本稿では,句読点が感情分析において重要な役割を果たすと仮定し,構文的・文脈的パフォーマンスを改善する新しい表現モデルを提案する。 我々は、公開データセットで実験を行い、我々のモデルが他の最先端のベースライン手法よりも正確に感情を識別できることを検証することで、我々の発見を裏付ける。

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