論文の概要: Frustratingly Easy Sentiment Analysis of Text Streams: Generating
High-Quality Emotion Arcs Using Emotion Lexicons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07381v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 21:50:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 16:16:18.717615
- Title: Frustratingly Easy Sentiment Analysis of Text Streams: Generating
High-Quality Emotion Arcs Using Emotion Lexicons
- Title（参考訳）: テキストストリームのフラストレーション的簡易感性分析:感情語彙を用いた高品質感情アークの生成
- Authors: Daniela Teodorescu, Saif M. Mohammad
- Abstract要約: 感情のレキシコンの質とそれを用いて生成できる感情の弧の質との関係について検討する。
事例レベルでは著しく劣っているにもかかわらず、LexO法は数百の事例から情報を集約することで感情弧を生成するのに極めて正確であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.87319293259599
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Automatically generated emotion arcs -- that capture how an individual or a
population feels over time -- are widely used in industry and research.
However, there is little work on evaluating the generated arcs. This is in part
due to the difficulty of establishing the true (gold) emotion arc. Our work,
for the first time, systematically and quantitatively evaluates automatically
generated emotion arcs. We also compare two common ways of generating emotion
arcs: Machine-Learning (ML) models and Lexicon-Only (LexO) methods. Using a
number of diverse datasets, we systematically study the relationship between
the quality of an emotion lexicon and the quality of the emotion arc that can
be generated with it. We also study the relationship between the quality of an
instance-level emotion detection system (say from an ML model) and the quality
of emotion arcs that can be generated with it. We show that despite being
markedly poor at instance level, LexO methods are highly accurate at generating
emotion arcs by aggregating information from hundreds of instances. This has
wide-spread implications for commercial development, as well as research in
psychology, public health, digital humanities, etc. that values simple
interpretable methods and disprefers the need for domain-specific training
data, programming expertise, and high-carbon-footprint models.
- Abstract（参考訳）: 個人や人口が時間とともにどのように感じているかを捉える自動生成感情弧は、産業や研究で広く使われている。
しかし、生成したアークを評価する作業はほとんどない。
これは、真の(金色の)感情弧を確立するのが難しいためである。
私たちの研究は、初めて、系統的かつ定量的に自動生成された感情弧を評価しました。
また、機械学習(ML)モデルとLexicon-Only(LexO)手法の2つの感情弧を生成する一般的な方法を比較する。
多様なデータセットを用いて、感情の語彙の質とそれを用いて生成できる感情弧の質との関係を体系的に研究する。
また,インスタンスレベルの感情検出システム(mlモデルなど)の品質と,それを用いて生成可能な感情アークの品質との関係についても検討した。
事例レベルでは著しく劣っているにもかかわらず、LexO法は数百の事例から情報を集約することで感情弧を生成するのに極めて正確であることを示す。
これは商業開発や心理学、公衆衛生、デジタルヒューマニティなどの研究において、単純な解釈可能な方法を評価し、ドメイン固有のトレーニングデータ、プログラミングの専門知識、高炭素プリントモデルの必要性を軽視している。
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