論文の概要: Structuring User-Generated Content on Social Media with Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15377v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 12:38:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 12:17:52.663240
• Title: Structuring User-Generated Content on Social Media with Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダル・アスペクト・センシティメント分析によるソーシャルメディア上のユーザ生成コンテンツの構築
• Authors: Miriam Ansch\"utz, Tobias Eder, Georg Groh
• Abstract要約: 本稿では、機械学習がこれらのデータベースをどの程度分析し、構成できるかを示す。 自動データ分析パイプラインがデプロイされ、他のドメインの研究者のためにユーザ生成コンテンツに関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.023920009396818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: People post their opinions and experiences on social media, yielding rich databases of end users' sentiments. This paper shows to what extent machine learning can analyze and structure these databases. An automated data analysis pipeline is deployed to provide insights into user-generated content for researchers in other domains. First, the domain expert can select an image and a term of interest. Then, the pipeline uses image retrieval to find all images showing similar contents and applies aspect-based sentiment analysis to outline users' opinions about the selected term. As part of an interdisciplinary project between architecture and computer science researchers, an empirical study of Hamburg's Elbphilharmonie was conveyed on 300 thousand posts from the platform Flickr with the hashtag 'hamburg'. Image retrieval methods generated a subset of slightly more than 1.5 thousand images displaying the Elbphilharmonie. We found that these posts mainly convey a neutral or positive sentiment towards it. With this pipeline, we suggest a new big data analysis method that offers new insights into end-users opinions, e.g., for architecture domain experts.
• Abstract（参考訳）: 人々は自分の意見や経験をソーシャルメディアに投稿し、エンドユーザの感情の豊富なデータベースを生み出します。 本稿では、機械学習がこれらのデータベースをどの程度分析し、構造化できるかを示す。 自動データ分析パイプラインがデプロイされ、他のドメインの研究者のためにユーザ生成コンテンツに関する洞察を提供する。 まず、ドメインエキスパートは、画像と関心期間を選択することができる。 そして、このパイプラインは画像検索を用いて、類似した内容を示すすべての画像を探し出し、アスペクトベースの感情分析を適用して、選択した用語に関するユーザの意見を概説する。 建築とコンピュータサイエンスの研究者の間の学際的なプロジェクトの一環として、ハンブルクのエルブフィルハーモニーに関する実証研究が、flickrから「hamburg」というハッシュタグで3万の投稿で伝えられた。 画像検索手法は、エルブフィルハーモニーを表示する15万以上の画像のサブセットを生成する。 これらの投稿は、主に中立的あるいは肯定的な感情を伝えています。 このパイプラインでは,アーキテクチャ領域の専門家などエンドユーザの意見に新たな洞察を提供する,新たなビッグデータ分析手法を提案する。

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