論文の概要: A Semantic Approach to Negation Detection and Word Disambiguation with Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02291v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 03:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 19:01:23.387435
• Title: A Semantic Approach to Negation Detection and Word Disambiguation with Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理による否定検出と単語曖昧化に対する意味論的アプローチ
• Authors: Izunna Okpala, Guillermo Romera Rodriguez, Andrea Tapia, Shane Halse, Jess Kropczynski
• Abstract要約: 本研究の目的は,テキストの語彙構造を一意に評価することで文中の否定を検出する方法を示すことである。 提案手法は,文の文脈的利用を解決するために,テキスト内の関連表現の特徴を全て検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study aims to demonstrate the methods for detecting negations in a sentence by uniquely evaluating the lexical structure of the text via word sense disambiguation. Additionally, the proposed method examined all the unique features of the related expressions within a text to resolve the contextual usage of the sentence and the effect of negation on sentiment analysis. The application of popular expression detectors skips this important step, thereby neglecting the root words caught in the web of negation, and making text classification difficult for machine learning and sentiment analysis. This study adopts the Natural Language Processing (NLP) approach to discover and antonimize words that were negated for better accuracy in text classification. This method acts as a lens that reads through a given word sequence using a knowledge base provided by an NLP library called WordHoard in order to detect negation signals. Early results show that our initial analysis improved traditional sentiment analysis that sometimes neglects word negations or assigns an inverse polarity score. The SentiWordNet analyzer was improved by 35%, the Vader analyzer by 20% and the TextBlob analyzer by 6%.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,文章の語彙構造を単語感覚の曖昧さによって一意に評価し,文中の否定を検出する方法を示す。 さらに,文の文脈的使用と否定が感情分析に与える影響を解明するため,テキスト内の関連表現の特徴をすべて検討した。 一般的な表現検出装置の適用は、この重要なステップを省略し、否定のWebで捕捉される根語を無視し、機械学習や感情分析においてテキスト分類を困難にする。 本研究は自然言語処理(NLP)アプローチを用いて,テキスト分類の精度向上のために否定された単語の発見とアントロマイズを行う。 この方法は、否定信号を検出するために、WordHoardと呼ばれるNLPライブラリが提供する知識ベースを用いて、与えられた単語列を読み取るレンズとして機能する。 初期の結果は,単語否定を無視したり,逆極性スコアを割り当てたりする従来の感情分析を改善したことを示している。 sentiwordnet analyzerは35%、vader analyzerは20%、textblob analyzerは6%改善した。

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