論文の概要: BanglaBook: A Large-scale Bangla Dataset for Sentiment Analysis from Book Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06595v3
• Date: Thu, 8 Jun 2023 08:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 19:03:06.278293
• Title: BanglaBook: A Large-scale Bangla Dataset for Sentiment Analysis from Book Reviews
• Title（参考訳）: BanglaBook: 書籍レビューからの感性分析のための大規模バングラデータセット
• Authors: Mohsinul Kabir, Obayed Bin Mahfuz, Syed Rifat Raiyan, Hasan Mahmud and Md Kamrul Hasan
• Abstract要約: 本稿では,バングラ書評の大規模データセットについて,肯定,否定,中立の3つのカテゴリに分類される158,065のサンプルからなる。 我々は、SVM、LSTM、Bangla-BERTなどのベースラインを確立するために、さまざまな機械学習モデルを使用します。 この結果から,手作業で作成する機能に依存したモデルよりも,事前訓練したモデルに対して,かなりの性能上の利点が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.869097450593631
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The analysis of consumer sentiment, as expressed through reviews, can provide a wealth of insight regarding the quality of a product. While the study of sentiment analysis has been widely explored in many popular languages, relatively less attention has been given to the Bangla language, mostly due to a lack of relevant data and cross-domain adaptability. To address this limitation, we present BanglaBook, a large-scale dataset of Bangla book reviews consisting of 158,065 samples classified into three broad categories: positive, negative, and neutral. We provide a detailed statistical analysis of the dataset and employ a range of machine learning models to establish baselines including SVM, LSTM, and Bangla-BERT. Our findings demonstrate a substantial performance advantage of pre-trained models over models that rely on manually crafted features, emphasizing the necessity for additional training resources in this domain. Additionally, we conduct an in-depth error analysis by examining sentiment unigrams, which may provide insight into common classification errors in under-resourced languages like Bangla. Our codes and data are publicly available at https://github.com/mohsinulkabir14/BanglaBook.
• Abstract（参考訳）: 消費者感情の分析は、レビューを通じて表現されるように、製品の品質に関する豊富な洞察を提供することができる。 感情分析の研究は多くのポピュラーな言語で広く研究されてきたが、バングラ語への関心は比較的少なかった。 この制限に対処するため、BanglaBookは158,065のサンプルを3つの広いカテゴリ(正、負、中性)に分類した、バングラ書評の大規模なデータセットである。 我々は、データセットの詳細な統計分析を行い、SVM、LSTM、Bangla-BERTなどのベースラインを確立するために、機械学習モデルを用いている。 本研究は,手作業で作成する機能に依存したモデルに対して,事前学習モデルの大幅な性能上の利点を示し,この領域における追加トレーニングリソースの必要性を強調した。 さらに,感情のユニグラムを調べることで詳細な誤り解析を行い,Banglaのような低リソース言語における共通分類誤りの洞察を与えることができる。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/mohsinulkabir14/banglabookで公開されている。

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