Fugu-MT 論文翻訳(概要): MeToo Tweets Sentiment Analysis Using Multi Modal frameworks

論文の概要: MeToo Tweets Sentiment Analysis Using Multi Modal frameworks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05331v1
Date: Mon, 12 Apr 2021 10:18:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-13 14:18:02.404929
Title: MeToo Tweets Sentiment Analysis Using Multi Modal frameworks
Title（参考訳）: マルチモーダルフレームワークを用いたMeTooTweetsの感情分析
Authors: Rushil Thareja
Abstract要約: IEEEBigMM 2020, Grand Challenge (BMGC) へのアプローチを紹介します。モデルは、畳み込みニューラルネットワーク、双方向LSTM、および最終分類のためのDNNのアンサンブルに基づいています。 10チーム中5位にランクインし、スコアは0.51491だった。
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: In this paper, We present our approach for IEEEBigMM 2020, Grand Challenge (BMGC), Identifying senti-ments from tweets related to the MeToo movement. The modelis based on an ensemble of Convolutional Neural Network,Bidirectional LSTM and a DNN for final classification. Thispaper is aimed at providing a detailed analysis of the modeland the results obtained. We have ranked 5th out of 10 teamswith a score of 0.51491
Abstract（参考訳）: 本稿では, IEEEBigMM 2020, Grand Challenge (BMGC) へのアプローチとして, MeToo 運動に関連するツイートからセンティメントを同定する手法を提案する。このモデルは、畳み込みニューラルネットワーク、双方向LSTM、最終分類のためのDNNのアンサンブルに基づいている。本論文の目的は,モデルと得られた結果を詳細に分析することである。 10チーム中5位にランクインし、スコアは0.51491

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