論文の概要: Exploring Sentiment Analysis Techniques in Natural Language Processing:
A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14842v1
- Date: Wed, 24 May 2023 07:48:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 18:32:33.753160
- Title: Exploring Sentiment Analysis Techniques in Natural Language Processing:
A Comprehensive Review
- Title（参考訳）: 自然言語処理における感性分析手法の探求:包括的考察
- Authors: Karthick Prasad Gunasekaran
- Abstract要約: 感性分析(英: Sentiment Analysis、SA)は、テキストによる感情の検出と理解を自動化するプロセスである。
SAは自然言語処理(NLP)の分野で大きな人気を集めている。
本研究の目的は,SAプロセスの効率性と精度の向上であり,よりスムーズでエラーのない結果をもたらすことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15229257192293202
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sentiment analysis (SA) is the automated process of detecting and
understanding the emotions conveyed through written text. Over the past decade,
SA has gained significant popularity in the field of Natural Language
Processing (NLP). With the widespread use of social media and online platforms,
SA has become crucial for companies to gather customer feedback and shape their
marketing strategies. Additionally, researchers rely on SA to analyze public
sentiment on various topics. In this particular research study, a comprehensive
survey was conducted to explore the latest trends and techniques in SA. The
survey encompassed a wide range of methods, including lexicon-based,
graph-based, network-based, machine learning, deep learning, ensemble-based,
rule-based, and hybrid techniques. The paper also addresses the challenges and
opportunities in SA, such as dealing with sarcasm and irony, analyzing
multi-lingual data, and addressing ethical concerns. To provide a practical
case study, Twitter was chosen as one of the largest online social media
platforms. Furthermore, the researchers shed light on the diverse application
areas of SA, including social media, healthcare, marketing, finance, and
politics. The paper also presents a comparative and comprehensive analysis of
existing trends and techniques, datasets, and evaluation metrics. The ultimate
goal is to offer researchers and practitioners a systematic review of SA
techniques, identify existing gaps, and suggest possible improvements. This
study aims to enhance the efficiency and accuracy of SA processes, leading to
smoother and error-free outcomes.
- Abstract（参考訳）: 感性分析(英: Sentiment Analysis、SA)は、テキストによる感情の検出と理解を自動化するプロセスである。
過去10年間で、自然言語処理(NLP)分野において、SAは大きな人気を集めている。
ソーシャルメディアやオンラインプラットフォームの普及に伴い、SAは顧客からのフィードバックを集め、マーケティング戦略を形作ることの重要性が高まっている。
さらに、研究者は様々なトピックに対する大衆の感情を分析するためにSAに依存している。
本研究は,SAにおける最新の動向と技術を探るため,総合的な調査を行った。
調査には、レキシコンベース、グラフベース、ネットワークベース、マシンラーニング、ディープラーニング、アンサンブルベース、ルールベース、ハイブリッド技術など、幅広い方法が含まれている。
論文はまた、皮肉と皮肉の扱い、多言語データの解析、倫理的懸念の対処など、saの課題と機会についても取り上げている。
実践的なケーススタディとして、twitterは最大のオンラインソーシャルメディアプラットフォームのひとつに選ばれた。
さらに研究者たちは、ソーシャルメディア、ヘルスケア、マーケティング、金融、政治など、SAのさまざまな応用分野にも光を当てた。
また,既存のトレンド,技術,データセット,評価指標の比較,総合的な分析を行った。
最終的な目標は、研究者や実践者がSAテクニックの体系的なレビューを行い、既存のギャップを特定し、改善の可能性を提案することである。
本研究の目的は,SAプロセスの効率性と精度の向上であり,よりスムーズでエラーのない結果をもたらすことである。
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