論文の概要: Applying a new category association estimator to sentiment analysis on the Web

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05330v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 12:49:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 15:14:50.149981
• Title: Applying a new category association estimator to sentiment analysis on the Web
• Title（参考訳）: Web上での感情分析に新たなカテゴリアソシエーション推定器を適用する
• Authors: Henrique S. Xavier, Diogo Cortiz, Mateus Silvestrin, Ana Lu\'isa Freitas, Let\'icia Yumi Nakao Morello, Fernanda Naomi Pantale\~ao, Gabriel Gaudencio do R\^ego
• Abstract要約: 本稿では,カテゴリー変数の関連度を測る新しいベイズ法を提案する。 この手法をポルトガル語で書かれた4,613のツイートからなるデータセットに適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel Bayesian method for measuring the degree of association between categorical variables. The method is grounded in the formal definition of variable independence and was implemented using MCMC techniques. Unlike existing methods, this approach does not assume prior knowledge of the total number of occurrences for any category, making it particularly well-suited for applications like sentiment analysis. We applied the method to a dataset comprising 4,613 tweets written in Portuguese, each annotated for 30 possibly overlapping emotional categories. Through this analysis, we identified pairs of emotions that exhibit associations and mutually exclusive pairs. Furthermore, the method identifies hierarchical relations between categories, a feature observed in our data, and was used to cluster emotions into basic level groups.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カテゴリー変数間の相関度を測定する新しいベイズ法を提案する。 この方法は変数独立の形式的定義に基づいており、MCMC技術を用いて実装された。 既存の手法とは異なり、このアプローチはあらゆるカテゴリーにおける発生回数に関する事前知識を前提とせず、感情分析のような応用に特に適している。 本手法は,ポルトガル語で書かれた4,613ツイートからなるデータセットに適用した。 この分析により,相互に排他的な関係を示す感情のペアを同定した。 さらに、この手法は、データで観察される特徴であるカテゴリ間の階層的関係を識別し、感情を基本的なレベルグループにクラスタリングするために使用しました。

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