論文の概要: Fuzzy-Rough Nearest Neighbour Approaches for Emotion Detection in Tweets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05392v1
- Date: Thu, 8 Jul 2021 12:52:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-13 16:18:01.270427
- Title: Fuzzy-Rough Nearest Neighbour Approaches for Emotion Detection in Tweets
- Title（参考訳）: つぶやきの感情検出のためのファジィ粗近傍アプローチ
- Authors: Olha Kaminska, Chris Cornelis, Veronique Hoste
- Abstract要約: ソーシャルメディアは、感情分析や感情認識といった様々なタスクで使用できる意味のあるデータの本質的な情報源である。
ファジィ粗近傍(FRNN)に基づくSemEval-2018感情検出タスクのためのアプローチを開発する。
我々の結果は、より複雑なディープラーニング手法に基づく最高のSemEvalソリューションと競合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7581155313656314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media are an essential source of meaningful data that can be used in
different tasks such as sentiment analysis and emotion recognition. Mostly,
these tasks are solved with deep learning methods. Due to the fuzzy nature of
textual data, we consider using classification methods based on fuzzy rough
sets. Specifically, we develop an approach for the SemEval-2018 emotion
detection task, based on the fuzzy rough nearest neighbour (FRNN) classifier
enhanced with ordered weighted average (OWA) operators. We use tuned ensembles
of FRNN--OWA models based on different text embedding methods. Our results are
competitive with the best SemEval solutions based on more complicated deep
learning methods.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、感情分析や感情認識など、さまざまなタスクで使用できる有意義なデータの不可欠な情報源である。
主に、これらのタスクはディープラーニングによって解決される。
テキストデータのファジィ性から,ファジィ粗集合に基づく分類法について検討する。
具体的には,重み付き平均 (OWA) 演算子で強化されたファジィラフニア(FRNN)分類器に基づいて,SemEval-2018感情検出タスクのアプローチを開発する。
我々は、異なるテキスト埋め込み法に基づくFRNN-OWAモデルのチューニングアンサンブルを使用する。
我々の結果は、より複雑なディープラーニング手法に基づく最高のSemEvalソリューションと競合する。
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