論文の概要: Sentiment Analysis on Brazilian Portuguese User Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05459v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 11:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 20:03:43.433047
• Title: Sentiment Analysis on Brazilian Portuguese User Reviews
• Title（参考訳）: ブラジルポルトガル語ユーザレビューの感性分析
• Authors: Frederico Souza, Jo\~ao Filho
• Abstract要約: 本研究は,システム結果の極性を仮定して,文書埋め込み戦略の予測性能を解析する。 この分析には、単一のデータセットに統合されたブラジルの5つの感情分析データセットと、トレーニング、テスト、バリデーションセットの参照パーティショニングが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Sentiment Analysis is one of the most classical and primarily studied natural language processing tasks. This problem had a notable advance with the proposition of more complex and scalable machine learning models. Despite this progress, the Brazilian Portuguese language still disposes only of limited linguistic resources, such as datasets dedicated to sentiment classification, especially when considering the existence of predefined partitions in training, testing, and validation sets that would allow a more fair comparison of different algorithm alternatives. Motivated by these issues, this work analyzes the predictive performance of a range of document embedding strategies, assuming the polarity as the system outcome. This analysis includes five sentiment analysis datasets in Brazilian Portuguese, unified in a single dataset, and a reference partitioning in training, testing, and validation sets, both made publicly available through a digital repository. A cross-evaluation of dataset-specific models over different contexts is conducted to evaluate their generalization capabilities and the feasibility of adopting a unique model for addressing all scenarios.
• Abstract（参考訳）: 感性分析は、最も古典的で主に研究されている自然言語処理タスクの1つである。 この問題は、より複雑でスケーラブルな機械学習モデルの提案によって顕著な進歩を遂げた。 この進展にもかかわらず、ブラジルポルトガル語は、感情分類に特化したデータセットのような限られた言語資源のみを処分し、特にトレーニング、テスト、検証セットにおける事前定義された分割の存在を考慮して、異なるアルゴリズムの代替品をより公平に比較することができる。 これらの課題に触発され、本研究は、システム結果の極性を仮定して、様々な文書埋め込み戦略の予測性能を分析する。 この分析には、単一のデータセットに統一されたブラジルポルトガル語の5つの感情分析データセットと、トレーニング、テスト、検証セットの参照パーティショニングが含まれている。 異なるコンテキストにおけるデータセット固有のモデルの相互評価を行い、その一般化能力と、すべてのシナリオに固有のモデルを適用する可能性を評価する。

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