論文の概要: Emotion Analysis using Multi-Layered Networks for Graphical Representation of Tweets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00907v1
• Date: Sat, 2 Jul 2022 20:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 15:38:10.250764
• Title: Emotion Analysis using Multi-Layered Networks for Graphical Representation of Tweets
• Title（参考訳）: 多層ネットワークを用いたツイートのグラフィカル表現のための感情分析
• Authors: Anna Nguyen, Antonio Longa, Massimiliano Luca, Joe Kaul, Gabriel Lopez
• Abstract要約: そこで本稿では,複数層ネットワーク(MLN)を用いたソーシャルメディアテキストのグラフィカルなモデル化手法を提案する。 最先端のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、Tweet-MLNから情報を抽出し、抽出したグラフの特徴に基づいて予測を行う。 その結果、MLTAはより大きな感情から予測し、通常のポジティブ、ネガティブ、中立的な感情よりも正確な感情を提供するだけでなく、Twitterデータのグループレベルの正確な予測を可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10499611180329801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anticipating audience reaction towards a certain piece of text is integral to several facets of society ranging from politics, research, and commercial industries. Sentiment analysis (SA) is a useful natural language processing (NLP) technique that utilizes both lexical/statistical and deep learning methods to determine whether different sized texts exhibit a positive, negative, or neutral emotion. However, there is currently a lack of tools that can be used to analyse groups of independent texts and extract the primary emotion from the whole set. Therefore, the current paper proposes a novel algorithm referred to as the Multi-Layered Tweet Analyzer (MLTA) that graphically models social media text using multi-layered networks (MLNs) in order to better encode relationships across independent sets of tweets. Graph structures are capable of capturing meaningful relationships in complex ecosystems compared to other representation methods. State of the art Graph Neural Networks (GNNs) are used to extract information from the Tweet-MLN and make predictions based on the extracted graph features. Results show that not only does the MLTA predict from a larger set of possible emotions, delivering a more accurate sentiment compared to the standard positive, negative or neutral, it also allows for accurate group-level predictions of Twitter data.
• Abstract（参考訳）: 特定のテキストに対する聴衆の反応を予測することは、政治、研究、商業産業といった社会のいくつかの側面に不可欠である。 感性分析(SA)は、語彙・統計・深層学習の両方の手法を用いて、異なるサイズのテキストが肯定的、否定的、中立的な感情を示すかどうかを判断する有用な自然言語処理(NLP)技術である。 しかし、現在、独立したテキストのグループを分析し、セット全体から主要な感情を抽出するために使用できるツールが不足している。 そこで本研究では,複数階層ネットワーク(MLN)を用いたソーシャルメディアテキストをグラフィカルにモデル化し,独立したツイート集合間の関係を符号化する,MLTA(Multi-Layered Tweet Analyzer)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 グラフ構造は、他の表現方法と比較して複雑なエコシステムにおける意味のある関係を捉えることができる。 最先端のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、Tweet-MLNから情報を抽出し、抽出したグラフの特徴に基づいて予測を行う。 その結果、MLTAはより大きな感情から予測し、通常のポジティブ、ネガティブ、中立的な感情よりも正確な感情を提供するだけでなく、Twitterデータのグループレベルの正確な予測を可能にしている。

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