論文の概要: Types of Approaches, Applications and Challenges in the Development of
Sentiment Analysis Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11176v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 15:18:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 03:25:51.767244
- Title: Types of Approaches, Applications and Challenges in the Development of
Sentiment Analysis Systems
- Title（参考訳）: 感性分析システムの開発におけるアプローチの種類と応用と課題
- Authors: Kazem Taghandiki, Elnaz Rezaei Ehsan
- Abstract要約: 知覚分析は自然言語処理と機械学習の重要な応用の1つである。
何百万ものコメントが毎日記録され、大量の構造化されていないテキストデータを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Today, the web has become a mandatory platform to express users' opinions,
emotions and feelings about various events. Every person using his smartphone
can give his opinion about the purchase of a product, the occurrence of an
accident, the occurrence of a new disease, etc. in blogs and social networks
such as (Twitter, WhatsApp, Telegram and Instagram) register. Therefore,
millions of comments are recorded daily and it creates a huge volume of
unstructured text data that can extract useful knowledge from this type of data
by using natural language processing methods. Sentiment analysis is one of the
important applications of natural language processing and machine learning,
which allows us to analyze the sentiments of comments and other textual
information recorded by web users. Therefore, the analysis of sentiments,
approaches and challenges in this field will be explained in the following.
- Abstract（参考訳）: 今日、ウェブは様々な出来事に対するユーザの意見、感情、感情を表現するための必須プラットフォームになっている。
スマートフォンを使っている人は誰でも、プロダクトの購入、事故の発生、新しい病気の発生など、ブログやソーシャルネットワーク(Twitter、WhatsApp、Telegram、Instagram)の登録について意見を述べることができる。
そのため、毎日何百万ものコメントが記録され、自然言語処理手法を用いて、この種のデータから有用な知識を抽出できる大量の構造化されていないテキストデータを生成する。
感性分析は自然言語処理と機械学習の重要な応用の1つであり、Webユーザによって記録されたコメントやその他のテキスト情報の感情を分析することができる。
したがって、この分野における感情、アプローチ、課題の分析は、以下のとおりである。
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