論文の概要: BIDRN: A Method of Bidirectional Recurrent Neural Network for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07296v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 12:36:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 14:23:19.904802
• Title: BIDRN: A Method of Bidirectional Recurrent Neural Network for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: BIDRN:知覚分析のための双方向リカレントニューラルネットワークの一手法
• Authors: Dr. D Muthusankar, Dr. P Kaladevi, Dr. V R Sadasivam, R Praveen
• Abstract要約: この研究では、感情分析にディープバイオリエント・リカレント・ニューラル・ニューラルネットワークが用いられている。 このデータセットは、公平な意見の抽出が可能な感情分析モデルのトレーニングと評価に使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Text mining research has grown in importance in recent years due to the tremendous increase in the volume of unstructured textual data. This has resulted in immense potential as well as obstacles in the sector, which may be efficiently addressed with adequate analytical and study methods. Deep Bidirectional Recurrent Neural Networks are used in this study to analyze sentiment. The method is categorized as sentiment polarity analysis because it may generate a dataset with sentiment labels. This dataset can be used to train and evaluate sentiment analysis models capable of extracting impartial opinions. This paper describes the Sentiment Analysis-Deep Bidirectional Recurrent Neural Networks (SA-BDRNN) Scheme, which seeks to overcome the challenges and maximize the potential of text mining in the context of Big Data. The current study proposes a SA-DBRNN Scheme that attempts to give a systematic framework for sentiment analysis in the context of student input on institution choice. The purpose of this study is to compare the effectiveness of the proposed SA- DBRNN Scheme to existing frameworks to establish a robust deep neural network that might serve as an adequate classification model in the field of sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: テキストマイニングの研究は、構造化されていないテキストデータの量の増加により近年重要になっている。 このことは、この分野における大きな可能性と障害をもたらし、適切な分析と研究手法で効率的に対処することができる。 本研究では,双方向の深層リカレントニューラルネットワークを用いて感情分析を行う。 この方法は、感情ラベル付きデータセットを生成するため、感情極性分析に分類される。 このデータセットは、公平な意見を抽出することができる感情分析モデルのトレーニングと評価に使用できる。 本稿では,この課題を克服し,ビッグデータの文脈におけるテキストマイニングの可能性の最大化を目的とした,SA-BDRNN(Sentiment Analysis-Deep Bidirectional Recurrent Neural Networks)スキームについて述べる。 本研究は,学生の感情分析の体系的枠組みを組織的選択の文脈において与えようとする sa-dbrnn スキームを提案する。 本研究の目的は,提案するsa-dbrnn方式を既存のフレームワークと比較し,感情分析の分野で適切な分類モデルとして機能する頑健な深層ニューラルネットワークを構築することにある。

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