論文の概要: CIDER: Context sensitive sentiment analysis for short-form text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07864v3
• Date: Wed, 10 Jul 2024 10:39:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 22:19:38.260104
• Title: CIDER: Context sensitive sentiment analysis for short-form text
• Title（参考訳）: CIDER:短文テキストに対する文脈感性感情分析
• Authors: James C. Young, Rudy Arthur, Hywel T. P. Williams,
• Abstract要約: CIDER (Context Informed Dictionary and sEmanticer) は文脈依存型言語分析を行う。 英国におけるジェンダーに関するケーススタディが提示され、ジェンダーと感情に満ちた日々の識別がなされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Researchers commonly perform sentiment analysis on large collections of short texts like tweets, Reddit posts or newspaper headlines that are all focused on a specific topic, theme or event. Usually, general-purpose sentiment analysis methods are used. These perform well on average but miss the variation in meaning that happens across different contexts, for example, the word "active" has a very different intention and valence in the phrase "active lifestyle" versus "active volcano". This work presents a new approach, CIDER (Context Informed Dictionary and sEmantic Reasoner), which performs context-sensitive linguistic analysis, where the valence of sentiment-laden terms is inferred from the whole corpus before being used to score the individual texts. In this paper, we detail the CIDER algorithm and demonstrate that it outperforms state-of-the-art generalist unsupervised sentiment analysis techniques on a large collection of tweets about the weather. CIDER is also applicable to alternative (non-sentiment) linguistic scales. A case study on gender in the UK is presented, with the identification of highly gendered and sentiment-laden days. We have made our implementation of CIDER available as a Python package: https://pypi.org/project/ciderpolarity/.
• Abstract（参考訳）: 研究者は通常、ツイート、Reddit投稿、新聞の見出しなど、特定のトピック、テーマ、イベントなどに焦点を当てた短いテキストの大規模なコレクションに対して感情分析を行う。 通常、汎用的な感情分析手法が用いられる。 例えば、「アクティブ」という言葉は「アクティブなライフスタイル」と「アクティブな火山」の言葉では全く異なる意図と価値を持っている。 この研究は、文脈インフォームド辞書とsEmantic Reasonerという、文脈依存言語分析を行う新しいアプローチを提示する。 本稿では,CIDERアルゴリズムの詳細を述べるとともに,天気に関する大量のツイートに対して,最先端のジェネラリストによる教師なし感情分析手法よりも優れていることを示す。 CIDERは代替の(非感覚的な)言語尺度にも適用できる。 英国におけるジェンダーに関するケーススタディが提示され、ジェンダーと感情に満ちた日々の識別がなされている。 私たちはCIDERの実装をPythonパッケージとして利用可能にしました。

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