論文の概要: Exploring Embeddings for Measuring Text Relatedness: Unveiling Sentiments and Relationships in Online Comments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05964v2
• Date: Mon, 30 Oct 2023 18:38:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 22:24:25.959747
• Title: Exploring Embeddings for Measuring Text Relatedness: Unveiling Sentiments and Relationships in Online Comments
• Title（参考訳）: テキスト関連性測定のための埋め込みを探る:オンラインコメントにおける感覚と関連性を明らかにする
• Authors: Anthony Olakangil, Cindy Wang, Justin Nguyen, Qunbo Zhou, Kaavya Jethwa, Jason Li, Aryan Narendra, Nishk Patel, Arjun Rajaram
• Abstract要約: 本稿では,様々なソーシャルメディアプラットフォームにおけるコメント間の感情的・意味的関係について検討する。 単語の埋め込みを使って文や文書のコンポーネントを分析する。 我々の分析は、オンラインコメントの相互接続性をより深く理解し、大きな相互接続脳として機能するインターネットの概念を調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7230140898679147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: After the COVID-19 pandemic caused internet usage to grow by 70%, there has been an increased number of people all across the world using social media. Applications like Twitter, Meta Threads, YouTube, and Reddit have become increasingly pervasive, leaving almost no digital space where public opinion is not expressed. This paper investigates sentiment and semantic relationships among comments across various social media platforms, as well as discusses the importance of shared opinions across these different media platforms, using word embeddings to analyze components in sentences and documents. It allows researchers, politicians, and business representatives to trace a path of shared sentiment among users across the world. This research paper presents multiple approaches that measure the relatedness of text extracted from user comments on these popular online platforms. By leveraging embeddings, which capture semantic relationships between words and help analyze sentiments across the web, we can uncover connections regarding public opinion as a whole. The study utilizes pre-existing datasets from YouTube, Reddit, Twitter, and more. We made use of popular natural language processing models like Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) to analyze sentiments and explore relationships between comment embeddings. Additionally, we aim to utilize clustering and Kl-divergence to find semantic relationships within these comment embeddings across various social media platforms. Our analysis will enable a deeper understanding of the interconnectedness of online comments and will investigate the notion of the internet functioning as a large interconnected brain.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックでインターネット利用が70%増加した後、世界中でソーシャルメディアを利用している人が増えている。 Twitter、Meta Threads、YouTube、Redditといったアプリケーションはますます普及しており、世論が表現されないデジタル空間はほとんど残っていない。 本稿では,様々なソーシャルメディアプラットフォームにおけるコメント間の感情的・意味的関係を考察するとともに,各メディアプラットフォーム間での意見共有の重要性について考察する。 研究者、政治家、ビジネス代表者が世界中のユーザー間で共有された感情の経路を辿ることができる。 本稿では,これらのオンラインプラットフォーム上でユーザコメントから抽出されたテキストの関連度を測定する複数の手法を提案する。 単語間のセマンティックな関係を捉え、ウェブ全体の感情を分析する埋め込みを活用することで、世論全体の関連を明らかにすることができる。 この研究は、YouTube、Reddit、Twitterなどの既存のデータセットを利用している。 我々は、双方向エンコーダ表現(BERT)のような人気のある自然言語処理モデルを利用して、感情を分析し、コメント埋め込み間の関係を探索した。 さらに,様々なソーシャルメディアプラットフォームにまたがるコメント埋め込みにおける意味的関係を見つけるために,クラスタリングとkl-divergenceを活用することを目的としている。 我々の分析は、オンラインコメントの相互接続性をより深く理解し、大きな相互接続脳として機能するインターネットの概念を調査する。

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