論文の概要: Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis on Weibo Data: A
Natural Language Processing Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06540v1
- Date: Thu, 13 Jul 2023 03:02:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-14 15:58:28.456077
- Title: Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis on Weibo Data: A
Natural Language Processing Approach
- Title（参考訳）: weiboデータを用いた感情分析のための畳み込みニューラルネットワーク:自然言語処理アプローチ
- Authors: Yufei Xie and Rodolfo C. Raga Jr
- Abstract要約: 本研究では,Weiboの119,988ツイートのデータセット上で,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた感情分析の複雑な課題に対処する。
CNNに基づくモデルを用いて,特徴抽出に単語埋め込みを活用し,感情分類を行う訓練を行った。
このモデルは、テストセットで平均約0.73のマクロ平均F1スコアを達成し、正、中、負の感情でバランスの取れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.228438857884398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study addressed the complex task of sentiment analysis on a dataset of
119,988 original tweets from Weibo using a Convolutional Neural Network (CNN),
offering a new approach to Natural Language Processing (NLP). The data, sourced
from Baidu's PaddlePaddle AI platform, were meticulously preprocessed,
tokenized, and categorized based on sentiment labels. A CNN-based model was
utilized, leveraging word embeddings for feature extraction, and trained to
perform sentiment classification. The model achieved a macro-average F1-score
of approximately 0.73 on the test set, showing balanced performance across
positive, neutral, and negative sentiments. The findings underscore the
effectiveness of CNNs for sentiment analysis tasks, with implications for
practical applications in social media analysis, market research, and policy
studies. The complete experimental content and code have been made publicly
available on the Kaggle data platform for further research and development.
Future work may involve exploring different architectures, such as Recurrent
Neural Networks (RNN) or transformers, or using more complex pre-trained models
like BERT, to further improve the model's ability to understand linguistic
nuances and context.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,CNN(Convolutional Neural Network)を用いたWeiboのツイート119,988件のデータセットから,自然言語処理(NLP)への新たなアプローチを提案する。
BaiduのPaddlePaddle AIプラットフォームからソースされたデータは、慎重に事前処理され、トークン化され、感情ラベルに基づいて分類される。
CNNに基づくモデルを用いて,特徴抽出に単語埋め込みを活用し,感情分類を行う訓練を行った。
このモデルは、テストセットで平均約0.73のマクロ平均F1スコアを達成し、正、中、負の感情でバランスの取れた性能を示した。
本研究は,ソーシャルメディア分析,市場調査,政策研究における実践的応用に影響を及ぼすとともに,感情分析タスクにおけるcnnの有効性を強調する。
完全な実験的なコンテンツとコードは、さらなる研究と開発のためにkaggle data platformで公開されている。
将来的には、リカレントニューラルネットワーク(RNN)やトランスフォーマーなど、さまざまなアーキテクチャの探索や、BERTのようなより複雑な事前学習モデルの使用によって、言語的なニュアンスやコンテキストを理解するモデルの能力が向上する可能性がある。
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