論文の概要: Deep learning model for Mongolian Citizens Feedback Analysis using Word Vector Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12069v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 14:49:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 14:48:09.507640
• Title: Deep learning model for Mongolian Citizens Feedback Analysis using Word Vector Embeddings
• Title（参考訳）: 単語ベクトル埋め込みを用いたモンゴル市民のフィードバック分析のためのディープラーニングモデル
• Authors: Zolzaya Dashdorj and Tsetsentsengel Munkhbayar and Stanislav Grigorev
• Abstract要約: 本研究では,2つの単語埋め込みを用いたモンゴル語のフィードバック分類について検討した。 2012年から2018年にかけて収集されたCyrillicのフィードバックデータを使用します。 その結果, 単語の埋め込みは, 深層学習に基づく提案モデルを改善することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A large amount of feedback was collected over the years. Many feedback analysis models have been developed focusing on the English language. Recognizing the concept of feedback is challenging and crucial in languages which do not have applicable corpus and tools employed in Natural Language Processing (i.e., vocabulary corpus, sentence structure rules, etc). However, in this paper, we study a feedback classification in Mongolian language using two different word embeddings for deep learning. We compare the results of proposed approaches. We use feedback data in Cyrillic collected from 2012-2018. The result indicates that word embeddings using their own dataset improve the deep learning based proposed model with the best accuracy of 80.1% and 82.7% for two classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 長年にわたって大量のフィードバックが収集された。 多くのフィードバック分析モデルが英語を中心に開発されている。 フィードバックの概念を認識することは、自然言語処理に応用可能なコーパスやツール(語彙コーパス、文構造ルールなど)を持たない言語において、困難かつ不可欠である。 しかし,本稿では,2つの単語埋め込みを用いたモンゴル語のフィードバック分類について検討する。 提案手法の結果を比較した。 2012年から2018年にかけて収集されたcyrillicのフィードバックデータを使用する。 その結果,2つの分類タスクにおいて,単語の埋め込みが80.1%と82.7%の精度で深層学習に基づくモデルを改善することが示唆された。

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