論文の概要: Non-Compositionality in Sentiment: New Data and Analyses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20656v1
- Date: Tue, 31 Oct 2023 17:25:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 13:50:13.413229
- Title: Non-Compositionality in Sentiment: New Data and Analyses
- Title（参考訳）: 感情の非結合性:新しいデータと分析
- Authors: Verna Dankers and Christopher G. Lucas
- Abstract要約: 感情分析に関する多くのNLP研究は、感情計算が主に構成的であるという事実に焦点を当てている。
その代わりに、我々は、その感情に関するフレーズの非構成性評価を得ることにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.43037731719907
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: When natural language phrases are combined, their meaning is often more than
the sum of their parts. In the context of NLP tasks such as sentiment analysis,
where the meaning of a phrase is its sentiment, that still applies. Many NLP
studies on sentiment analysis, however, focus on the fact that sentiment
computations are largely compositional. We, instead, set out to obtain
non-compositionality ratings for phrases with respect to their sentiment. Our
contributions are as follows: a) a methodology for obtaining those
non-compositionality ratings, b) a resource of ratings for 259 phrases --
NonCompSST -- along with an analysis of that resource, and c) an evaluation of
computational models for sentiment analysis using this new resource.
- Abstract（参考訳）: 自然言語のフレーズが組み合わさると、その意味は部分の総和以上のものとなることが多い。
感情分析のようなnlpタスクの文脈では、フレーズの意味がその感情である場合、それはなお適用される。
しかし、感情分析に関する多くのNLP研究は、感情計算が主に構成的であるという事実に焦点を当てている。
その代わりに、我々は、その感情に関するフレーズの非構成性評価を得ることにした。
私たちの貢献は次のとおりです。
a) それらの非構成性評価を取得するための方法
b)259のフレーズ(NonCompSST)に対する評価のリソースとそのリソースの分析
c) この新たな資源を用いた感情分析のための計算モデルの評価
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