論文の概要: The Challenges of Persian User-generated Textual Content: A Machine
Learning-Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08087v1
- Date: Wed, 20 Jan 2021 11:57:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-03-22 01:28:52.042439
- Title: The Challenges of Persian User-generated Textual Content: A Machine
Learning-Based Approach
- Title（参考訳）: ペルシア語ユーザ生成テキストコンテンツの課題--機械学習に基づくアプローチ
- Authors: Mohammad Kasra Habib
- Abstract要約: この研究は、ペルシャのユーザー生成テキストコンテンツがもたらすハードルに対処するために機械学習ベースのアプローチを適用します。
提示されたアプローチは、ペルシア語の感情分析を行うために機械翻訳データセットを使用する。
実験の結果は、これまでの試みとは対照的に、有望な最先端のパフォーマンスを示しています。
- 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: Over recent years a lot of research papers and studies have been published on
the development of effective approaches that benefit from a large amount of
user-generated content and build intelligent predictive models on top of them.
This research applies machine learning-based approaches to tackle the hurdles
that come with Persian user-generated textual content. Unfortunately, there is
still inadequate research in exploiting machine learning approaches to
classify/cluster Persian text. Further, analyzing Persian text suffers from a
lack of resources; specifically from datasets and text manipulation tools.
Since the syntax and semantics of the Persian language is different from
English and other languages, the available resources from these languages are
not instantly usable for Persian. In addition, recognition of nouns and
pronouns, parts of speech tagging, finding words' boundary, stemming or
character manipulations for Persian language are still unsolved issues that
require further studying. Therefore, efforts have been made in this research to
address some of the challenges. This presented approach uses a
machine-translated datasets to conduct sentiment analysis for the Persian
language. Finally, the dataset has been rehearsed with different classifiers
and feature engineering approaches. The results of the experiments have shown
promising state-of-the-art performance in contrast to the previous efforts; the
best classifier was Support Vector Machines which achieved a precision of
91.22%, recall of 91.71%, and F1 score of 91.46%.
- Abstract（参考訳）: 近年、大量のユーザ生成コンテンツから恩恵を受け、その上にインテリジェントな予測モデルを構築する効果的なアプローチの開発について、多くの研究論文や研究が出版されている。
この研究は、ペルシャのユーザーが生成したテキストコンテンツのハードルに対処するために機械学習に基づくアプローチを適用する。
残念ながら、ペルシア語のテキストを分類/クラスタ化するための機械学習アプローチを利用するには、依然として不十分な研究がある。
さらにペルシャのテキストの分析は、特にデータセットやテキスト操作ツールのリソース不足に苦しむ。
ペルシア語の構文と意味は英語や他の言語とは異なるため、これらの言語から得られる資源はペルシャ語ですぐには利用できない。
加えて、名詞や代名詞の認識、言語タグ付け、単語の境界の発見、ペルシャ語に対する語源や文字操作は、さらなる研究を必要とする未解決の問題である。
そのため,本研究ではいくつかの課題に対処する努力がなされている。
このアプローチでは、ペルシャ語の感情分析に機械翻訳データセットを使用する。
最後に、データセットは異なる分類器と機能エンジニアリングアプローチでリハーサルされている。
実験の結果、従来の取り組みとは対照的に最先端のパフォーマンスが期待でき、最高の分類器は91.22%の精度、91.71%のリコール、91.46%のF1スコアを達成したサポートベクトルマシンであった。
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