論文の概要: A Case Study and Qualitative Analysis of Simple Cross-Lingual Opinion Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02259v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 14:49:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 13:45:07.920219
• Title: A Case Study and Qualitative Analysis of Simple Cross-Lingual Opinion Mining
• Title（参考訳）: 単純言語横断的意見マイニングの事例研究と質的分析
• Authors: Gerhard Hagerer, Wing Sheung Leung, Qiaoxi Liu, Hannah Danner, Georg Groh
• Abstract要約: 本稿では,複数の言語をシミュレート可能な感情分析を用いた1つのトピックモデルの構築手法を提案する。 このモデルを,特定のドメイン,すなわち有機食品のユーザコメントに応用する。 安定・ドメイン関連トピックの比率が高く,トピックとその内容間の有意義な関係,ソーシャルメディア文書の解釈可能な表現が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3352005550986064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: User-generated content from social media is produced in many languages, making it technically challenging to compare the discussed themes from one domain across different cultures and regions. It is relevant for domains in a globalized world, such as market research, where people from two nations and markets might have different requirements for a product. We propose a simple, modern, and effective method for building a single topic model with sentiment analysis capable of covering multiple languages simultanteously, based on a pre-trained state-of-the-art deep neural network for natural language understanding. To demonstrate its feasibility, we apply the model to newspaper articles and user comments of a specific domain, i.e., organic food products and related consumption behavior. The themes match across languages. Additionally, we obtain an high proportion of stable and domain-relevant topics, a meaningful relation between topics and their respective textual contents, and an interpretable representation for social media documents. Marketing can potentially benefit from our method, since it provides an easy-to-use means of addressing specific customer interests from different market regions around the globe. For reproducibility, we provide the code, data, and results of our study.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアからのユーザ生成コンテンツは多くの言語で作られており、異なる文化や地域にわたってあるドメインから議論されたテーマを比較することは技術的に困難である。 これは、市場調査のようなグローバル化した世界のドメインに関係しており、2つの国と市場の人々が製品に対して異なる要件を持つ可能性がある。 本稿では,自然言語理解のための事前学習された最先端ニューラルネットワークに基づいて,複数の言語を同時にカバー可能な感情分析を用いた単一トピックモデルの構築方法を提案する。 その実現可能性を示すために,本モデルは新聞記事や特定のドメイン,すなわち有機食品および関連する消費行動のユーザコメントに適用する。 テーマは言語間で一致している。 また,安定的かつドメイン関連性の高い話題の比率が高いこと,トピックとそれぞれのテキスト内容の有意義な関係,ソーシャルメディア文書の解釈可能な表現が得られる。 マーケティングは、世界中の異なる市場地域から特定の顧客の興味に対処するための使いやすい手段を提供するので、当社の手法の恩恵を受ける可能性がある。 再現性のために、我々は研究のコード、データ、結果を提供する。

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