論文の概要: A Comprehensive Review on Sentiment Analysis: Tasks, Approaches and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11250v1
• Date: Sun, 19 Nov 2023 06:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 21:20:29.625009
• Title: A Comprehensive Review on Sentiment Analysis: Tasks, Approaches and Applications
• Title（参考訳）: 感性分析に関する総合的レビュー:課題・アプローチ・応用
• Authors: Sudhanshu Kumar (1), Partha Pratim Roy (1), Debi Prosad Dogra (2), Byung-Gyu Kim (3) ((1) Department of Computer Science and Engineering, IIT Roorkee, India, (2) School of Electrical Sciences, IIT Bhubaneswar, Odisha, India, (3) Department of IT Engineering, Sookmyung Women's University, Seoul, South Korea)
• Abstract要約: 感性分析(SA)はテキストマイニングにおける新たな分野である。 これは、異なるソーシャルメディアプラットフォーム上でテキストで表現された意見を計算的に識別し、分類するプロセスである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2717221198324361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentiment analysis (SA) is an emerging field in text mining. It is the process of computationally identifying and categorizing opinions expressed in a piece of text over different social media platforms. Social media plays an essential role in knowing the customer mindset towards a product, services, and the latest market trends. Most organizations depend on the customer's response and feedback to upgrade their offered products and services. SA or opinion mining seems to be a promising research area for various domains. It plays a vital role in analyzing big data generated daily in structured and unstructured formats over the internet. This survey paper defines sentiment and its recent research and development in different domains, including voice, images, videos, and text. The challenges and opportunities of sentiment analysis are also discussed in the paper. \keywords{Sentiment Analysis, Machine Learning, Lexicon-based approach, Deep Learning, Natural Language Processing}
• Abstract（参考訳）: 感性分析(SA)はテキストマイニングにおける新たな分野である。 異なるソーシャルメディアプラットフォーム上でテキストで表現された意見を計算的に識別し分類するプロセスである。 ソーシャルメディアは、製品、サービス、そして最新の市場トレンドに対する顧客のマインドセットを知る上で重要な役割を果たす。 ほとんどの組織は、提供された製品やサービスをアップグレードするための顧客の反応とフィードバックに依存しています。 SAや世論調査は諸藩にとって有望な研究分野であると思われる。 インターネット上の構造化および非構造化フォーマットで毎日発生するビッグデータを分析する上で重要な役割を果たす。 本研究は,音声,画像,映像,テキストなど様々な分野における感情と最近の研究・開発について述べる。 感情分析の課題と機会についても論文で論じている。 \keywords{Sentiment Analysis, Machine Learning, Lexicon-based approach, Deep Learning, Natural Language Processing}

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