論文の概要: A Survey of Quantum-Cognitively Inspired Sentiment Analysis Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03608v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 11:54:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 15:46:51.340928
• Title: A Survey of Quantum-Cognitively Inspired Sentiment Analysis Models
• Title（参考訳）: 量子認知に触発された感情分析モデルの検討
• Authors: Yaochen Liu, Qiuchi Li, Benyou Wang, Yazhou Zhang, Dawei Song
• Abstract要約: 量子理論は、人間の認知と意思決定を含む様々な非物理学領域に適用されている。 最近の量子認知モデルでは、感情分析タスクの重要な課題にどのようにアプローチするかに焦点が当てられ、詳細に議論されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.651823193665578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum theory, originally proposed as a physical theory to describe the motions of microscopic particles, has been applied to various non-physics domains involving human cognition and decision-making that are inherently uncertain and exhibit certain non-classical, quantum-like characteristics. Sentiment analysis is a typical example of such domains. In the last few years, by leveraging the modeling power of quantum probability (a non-classical probability stemming from quantum mechanics methodology) and deep neural networks, a range of novel quantum-cognitively inspired models for sentiment analysis have emerged and performed well. This survey presents a timely overview of the latest developments in this fascinating cross-disciplinary area. We first provide a background of quantum probability and quantum cognition at a theoretical level, analyzing their advantages over classical theories in modeling the cognitive aspects of sentiment analysis. Then, recent quantum-cognitively inspired models are introduced and discussed in detail, focusing on how they approach the key challenges of the sentiment analysis task. Finally, we discuss the limitations of the current research and highlight future research directions.
• Abstract（参考訳）: 量子理論はもともと、粒子の動きを記述する物理理論として提案され、人間の認識や決定に関わる様々な非物理学領域に適用され、本質的に不確実であり、ある種の非古典的、量子的特性を示す。 感覚分析はそのような領域の典型的な例である。 ここ数年、量子確率(量子力学方法論から派生した古典的ではない確率)とディープニューラルネットワークのモデリング能力を活用して、感情分析のための新しい量子認知モデルが出現し、うまく機能している。 この調査は、この興味深い分野における最新の発展をタイムリーに概観するものである。 まず、理論レベルで量子確率と量子認知の背景を提供し、感情分析の認知的側面をモデル化する際の古典理論に対するそれらの優位性を解析する。 次に、最近の量子認知モデルを紹介し、感情分析タスクの重要な課題にどのようにアプローチするかに焦点を当てて、詳細に論じる。 最後に,現在の研究の限界について論じ,今後の研究の方向性を明らかにする。

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