論文の概要: BERT-Based Combination of Convolutional and Recurrent Neural Network for Indonesian Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05273v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 00:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:29:31.871599
• Title: BERT-Based Combination of Convolutional and Recurrent Neural Network for Indonesian Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: インドネシア感情分析のための畳み込みニューラルネットワークと繰り返しニューラルネットワークの組み合わせ
• Authors: Hendri Murfi, Syamsyuriani, Theresia Gowandi, Gianinna Ardaneswari, Siti Nurrohmah
• Abstract要約: 本研究は、インドネシアの感情分析のためのBERT表現を用いた従来のハイブリッドディープラーニングを拡張した。 シミュレーションにより,BERT表現はすべてのハイブリッドアーキテクチャの精度を向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentiment analysis is the computational study of opinions and emotions ex-pressed in text. Deep learning is a model that is currently producing state-of-the-art in various application domains, including sentiment analysis. Many researchers are using a hybrid approach that combines different deep learning models and has been shown to improve model performance. In sentiment analysis, input in text data is first converted into a numerical representation. The standard method used to obtain a text representation is the fine-tuned embedding method. However, this method does not pay attention to each word's context in the sentence. Therefore, the Bidirectional Encoder Representation from Transformer (BERT) model is used to obtain text representations based on the context and position of words in sentences. This research extends the previous hybrid deep learning using BERT representation for Indonesian sentiment analysis. Our simulation shows that the BERT representation improves the accuracies of all hybrid architectures. The BERT-based LSTM-CNN also reaches slightly better accuracies than other BERT-based hybrid architectures.
• Abstract（参考訳）: 感情分析は、テキストで押された意見と感情の計算的研究である。 ディープラーニングは、感情分析を含むさまざまなアプリケーションドメインで最先端の技術を現在生成しているモデルである。 多くの研究者が、さまざまなディープラーニングモデルを組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しており、モデルパフォーマンスの向上が示されている。 感情分析では、テキストデータの入力はまず数値表現に変換される。 テキスト表現を得るために使われる標準的な方法は、微調整埋め込み法である。 しかし,この手法は文中の各単語の文脈に注意を払わない。 したがって、トランスフォーマ(bert)モデルからの双方向エンコーダ表現を用いて、文中の単語の文脈と位置に基づくテキスト表現を得る。 本研究は、インドネシアの感情分析のためのBERT表現を用いた従来のハイブリッドディープラーニングを拡張した。 シミュレーションにより,全てのハイブリッドアーキテクチャの精度がbert表現により向上することを示す。 BERTベースのLSTM-CNNは、他のBERTベースのハイブリッドアーキテクチャよりも若干精度が良い。

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