論文の概要: Lex2Sent: A bagging approach to unsupervised sentiment analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13023v1
• Date: Mon, 26 Sep 2022 20:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 15:15:15.254698
• Title: Lex2Sent: A bagging approach to unsupervised sentiment analysis
• Title（参考訳）: Lex2Sent: 教師なし感情分析のためのバッグングアプローチ
• Authors: Kai-Robin Lange, Jonas Rieger, Carsten Jentsch
• Abstract要約: 本論文で提案するLex2Sentは,感情辞書手法の分類を改善するための教師なし感情分析手法である。 本論文では,3つのベンチマークデータセットに対して,提案したLex2Sentは評価されたレキシコンのすべてに優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42970700836450487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised sentiment analysis is traditionally performed by counting those words in a text that are stored in a sentiment lexicon and then assigning a label depending on the proportion of positive and negative words registered. While these "counting" methods are considered to be beneficial as they rate a text deterministically, their classification rates decrease when the analyzed texts are short or the vocabulary differs from what the lexicon considers default. The model proposed in this paper, called Lex2Sent, is an unsupervised sentiment analysis method to improve the classification of sentiment lexicon methods. For this purpose, a Doc2Vec-model is trained to determine the distances between document embeddings and the embeddings of the positive and negative part of a sentiment lexicon. These distances are then evaluated for multiple executions of Doc2Vec on resampled documents and are averaged to perform the classification task. For three benchmark datasets considered in this paper, the proposed Lex2Sent outperforms every evaluated lexicon, including state-of-the-art lexica like VADER or the Opinion Lexicon in terms of classification rate.
• Abstract（参考訳）: 教師なし感情分析は、伝統的に感情辞書に格納されたテキストにこれらの単語をカウントし、正と負の単語の割合に応じてラベルを割り当てる。 これらの「計数」法はテキストを決定論的に評価することで有益と考えられるが、解析されたテキストが短い場合や語彙が既定であると考えるものと異なる場合、分類率は低下する。 本論文で提案するモデルはlex2sentと呼ばれ,感情語彙法の分類を改善するための教師なし感情分析手法である。 この目的のためにDoc2Vecモデルを訓練し、文書埋め込みと感情辞書の正および負の部分の埋め込みの距離を決定する。 これらの距離は、再サンプリングされた文書上でDoc2Vecの複数の実行に対して評価され、分類タスクを実行するために平均化される。 本論文で検討した3つのベンチマークデータセットにおいて,提案するlex2sentは,vader のような最先端のlexica やオピニオン・レキシコンといった評価されたレキシコンを,分類率で上回っている。

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