Fugu-MT 論文翻訳(概要): LSTM based models stability in the context of Sentiment Analysis for social media

論文の概要: LSTM based models stability in the context of Sentiment Analysis for social media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11246v1
Date: Mon, 21 Nov 2022 08:31:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-22 18:53:36.894777
Title: LSTM based models stability in the context of Sentiment Analysis for social media
Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける感情分析の文脈におけるlstmモデル安定性
Authors: Bousselham El Haddaoui, Raddouane Chiheb, Rdouan Faizi and Abdellatif El Afia
Abstract要約: LSTMモデルとそのキーパラメータについて述べる。感性分析の文脈でこれらのモデルの安定性をテストする実験を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning techniques have proven their effectiveness for Sentiment Analysis (SA) related tasks. Recurrent neural networks (RNN), especially Long Short-Term Memory (LSTM) and Bidirectional LSTM, have become a reference for building accurate predictive models. However, the models complexity and the number of hyperparameters to configure raises several questions related to their stability. In this paper, we present various LSTM models and their key parameters, and we perform experiments to test the stability of these models in the context of Sentiment Analysis.
Abstract（参考訳）: 深層学習技術は感性分析(SA)関連課題に有効であることが証明されている。リカレントニューラルネットワーク(RNN)、特にLong Short-Term Memory(LSTM)とBidirectional LSTMは、正確な予測モデルを構築するための基準となっている。しかしながら、モデルの複雑さと構成するハイパーパラメータの数は、その安定性に関するいくつかの疑問を提起する。本稿では,LSTMモデルとその鍵となるパラメータについて述べるとともに,これらのモデルの安定性を感性分析の文脈で検証する実験を行う。

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