Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sentiment Analysis of Covid-related Reddits

論文の概要: Sentiment Analysis of Covid-related Reddits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06863v1
Date: Fri, 13 May 2022 19:39:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-19 10:15:46.391654
Title: Sentiment Analysis of Covid-related Reddits
Title（参考訳）: コビッド関連Redditの感性分析
Authors: Yilin Yang, Tomas Fieg, Marina Sokolova
Abstract要約: 本稿では、Redditのr/Canadaおよびr/UnitedkingdomサブレディットからのCovid-19関連メッセージの知覚分析に焦点を当てる。手動のアノテーションと3つの機械学習アルゴリズムを適用し、それらのメッセージで伝えられた感情を分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1331883629523634
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper focuses on Sentiment Analysis of Covid-19 related messages from the r/Canada and r/Unitedkingdom subreddits of Reddit. We apply manual annotation and three Machine Learning algorithms to analyze sentiments conveyed in those messages. We use VADER and TextBlob to label messages for Machine Learning experiments. Our results show that removal of shortest and longest messages improves VADER and TextBlob agreement on positive sentiments and F-score of sentiment classification by all the three algorithms
Abstract（参考訳）: 本稿では、Redditのr/Canadaおよびr/UnitedkingdomサブレディットからのCovid-19関連メッセージの知覚分析に焦点を当てる。手動アノテーションと3つの機械学習アルゴリズムを用いて、これらのメッセージで伝えられた感情を分析する。 VADERとTextBlobを使って、機械学習の実験のためにメッセージをラベル付けします。以上の結果から,最短・最長のメッセージの削除は,3つのアルゴリズムによる肯定的感情分類とFスコアに対するVADERとTextBlobの合意を改善することが示された。

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