Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sentiment Analysis: Predicting Yelp Scores

論文の概要: Sentiment Analysis: Predicting Yelp Scores

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07999v1
Date: Thu, 20 Jan 2022 04:47:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-21 13:31:10.181392
Title: Sentiment Analysis: Predicting Yelp Scores
Title（参考訳）: 感情分析:yelpのスコアを予測する
Authors: Bhanu Prakash Reddy Guda, Mashrin Srivastava, Deep Karkhanis
Abstract要約: 本研究ではYelp Openデータセットのサブセットに基づいて,レストランレビューの感情を予測する。データセットで利用可能なメタ機能とテキストを活用し、予測タスクにいくつかの機械学習および最先端のディープラーニングアプローチを評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3437656066916039
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we predict the sentiment of restaurant reviews based on a subset of the Yelp Open Dataset. We utilize the meta features and text available in the dataset and evaluate several machine learning and state-of-the-art deep learning approaches for the prediction task. Through several qualitative experiments, we show the success of the deep models with attention mechanism in learning a balanced model for reviews across different restaurants. Finally, we propose a novel Multi-tasked joint BERT model that improves the overall classification performance.
Abstract（参考訳）: 本研究では、yelp open datasetのサブセットに基づいて、レストランレビューの感情を予測する。データセットで利用可能なメタ機能とテキストを活用し、予測タスクにいくつかの機械学習および最先端のディープラーニングアプローチを評価する。いくつかの定性的な実験を通して、異なるレストランにおけるレビューのためのバランスのとれたモデルを学ぶための注意機構を備えたディープモデルの成功を示す。最後に,分類性能を向上する新規なマルチタスクジョイントBERTモデルを提案する。

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