論文の概要: Deep Emotions Across Languages: A Novel Approach for Sentiment Propagation in Multilingual WordNets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04715v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 21:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 17:00:26.926201
• Title: Deep Emotions Across Languages: A Novel Approach for Sentiment Propagation in Multilingual WordNets
• Title（参考訳）: 言語間の深い感情:多言語ワードネットにおける感性伝播の新しいアプローチ
• Authors: Jan Koco\'n
• Abstract要約: 本稿では,感傷アノテーションを一部注釈付きWordNetからその全体へ,異なる言語でWordNetへ自動的に伝達する2つの新しい手法を紹介する。 言語間関係の大きい Princeton WordNet と Polish WordNet を用いて,提案した MSSE+CLDNS 法を広範囲に評価した。 以上の結果から,MSSE+CLDNS法は既存の伝搬法よりも優れており,複数の言語にまたがる感情的メタデータを用いたWordNetの強化の有効性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.532887563053358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentiment analysis involves using WordNets enriched with emotional metadata, which are valuable resources. However, manual annotation is time-consuming and expensive, resulting in only a few WordNet Lexical Units being annotated. This paper introduces two new techniques for automatically propagating sentiment annotations from a partially annotated WordNet to its entirety and to a WordNet in a different language: Multilingual Structured Synset Embeddings (MSSE) and Cross-Lingual Deep Neural Sentiment Propagation (CLDNS). We evaluated the proposed MSSE+CLDNS method extensively using Princeton WordNet and Polish WordNet, which have many inter-lingual relations. Our results show that the MSSE+CLDNS method outperforms existing propagation methods, indicating its effectiveness in enriching WordNets with emotional metadata across multiple languages. This work provides a solid foundation for large-scale, multilingual sentiment analysis and is valuable for academic research and practical applications.
• Abstract（参考訳）: 感情分析には、貴重なリソースである感情メタデータが豊富なWordNetを使用する。 しかし、手動のアノテーションは時間と費用がかかるため、いくつかのWordNet Lexical Unitがアノテートされている。 本稿では,部分注釈付きwordnetからその全体,および別の言語でwordnetへ感情アノテーションを自動伝達する2つの新しい手法,多言語構造的シンセット埋め込み (msse) と言語間深層神経感情伝達 (cldns) を提案する。 言語間関係の大きい Princeton WordNet と Polish WordNet を用いて,提案した MSSE+CLDNS 手法を広く評価した。 以上の結果から,MSSE+CLDNS法は既存の伝搬法よりも優れており,複数の言語にまたがる感情的メタデータを用いたWordNetの強化の有効性が示唆された。 本研究は,大規模多言語感情分析のための強固な基盤を提供し,学術研究や実践的応用に有用である。

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