Fugu-MT 論文翻訳(概要): Research on the Application of Deep Learning-based BERT Model in Sentiment Analysis

論文の概要: Research on the Application of Deep Learning-based BERT Model in Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08217v1
Date: Wed, 13 Mar 2024 03:31:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-14 15:50:01.245946
Title: Research on the Application of Deep Learning-based BERT Model in Sentiment Analysis
Title（参考訳）: 深層学習に基づくBERTモデルの応用に関する研究感性分析
Authors: Yichao Wu, Zhengyu Jin, Chenxi Shi, Penghao Liang, Tong Zhan
Abstract要約: 本稿では、感情分析における深層学習技術、特にBERTモデルの適用について検討する。感情分析におけるBERTモデルの応用効果と最適化戦略を明らかにする。実験結果から, BERTモデルは感情分析タスクにおいて頑健な性能を示し, 微調整後の顕著な改善が見られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.504422968998506
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper explores the application of deep learning techniques, particularly focusing on BERT models, in sentiment analysis. It begins by introducing the fundamental concept of sentiment analysis and how deep learning methods are utilized in this domain. Subsequently, it delves into the architecture and characteristics of BERT models. Through detailed explanation, it elucidates the application effects and optimization strategies of BERT models in sentiment analysis, supported by experimental validation. The experimental findings indicate that BERT models exhibit robust performance in sentiment analysis tasks, with notable enhancements post fine-tuning. Lastly, the paper concludes by summarizing the potential applications of BERT models in sentiment analysis and suggests directions for future research and practical implementations.
Abstract（参考訳）: 本稿では、感情分析における深層学習技術、特にBERTモデルの適用について検討する。これは、感情分析の基本的な概念と、この領域でどのようにディープラーニング手法が利用されるかを紹介することから始まる。その後、BERTモデルのアーキテクチャと特性を掘り下げる。詳細な説明を通じて、感情分析におけるBERTモデルの応用効果と最適化戦略を解明し、実験的な検証によって支援する。実験結果から, BERTモデルは感情分析タスクにおいて頑健な性能を示し, 微調整後の顕著な改善が見られた。最後に,感情分析におけるBERTモデルの潜在的な応用を要約し,今後の研究・実践の方向性を提案する。

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