論文の概要: A hybrid transformer and attention based recurrent neural network for robust and interpretable sentiment analysis of tweets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00297v5
• Date: Sat, 02 Nov 2024 18:03:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:51.423599
• Title: A hybrid transformer and attention based recurrent neural network for robust and interpretable sentiment analysis of tweets
• Title（参考訳）: ツイートのロバストで解釈可能な感情分析のためのハイブリッドトランスフォーマーとアテンションに基づくリカレントニューラルネットワーク
• Authors: Md Abrar Jahin, Md Sakib Hossain Shovon, M. F. Mridha, Md Rashedul Islam, Yutaka Watanobe,
• Abstract要約: 既存のモデルは言語的多様性、一般化可能性、説明可能性に関する課題に直面している。 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャ,アテンション機構,BiLSTMネットワークを統合したハイブリッドフレームワークTRABSAを提案する。 感情分析ベンチマークのギャップを埋め、最先端の精度を確保します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3495246564946556
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• Abstract: Sentiment analysis is crucial for understanding public opinion and consumer behavior. Existing models face challenges with linguistic diversity, generalizability, and explainability. We propose TRABSA, a hybrid framework integrating transformer-based architectures, attention mechanisms, and BiLSTM networks to address this. Leveraging RoBERTa-trained on 124M tweets, we bridge gaps in sentiment analysis benchmarks, ensuring state-of-the-art accuracy. Augmenting datasets with tweets from 32 countries and US states, we compare six word-embedding techniques and three lexicon-based labeling techniques, selecting the best for optimal sentiment analysis. TRABSA outperforms traditional ML and deep learning models with 94% accuracy and significant precision, recall, and F1-score gains. Evaluation across diverse datasets demonstrates consistent superiority and generalizability. SHAP and LIME analyses enhance interpretability, improving confidence in predictions. Our study facilitates pandemic resource management, aiding resource planning, policy formation, and vaccination tactics.
• Abstract（参考訳）: 感情分析は、世論と消費者行動を理解するために不可欠である。 既存のモデルは言語的多様性、一般化可能性、説明可能性に関する課題に直面している。 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャ,アテンション機構,BiLSTMネットワークを統合したハイブリッドフレームワークTRABSAを提案する。 124万ツイートでトレーニングされたRoBERTaを活用することで、感情分析ベンチマークのギャップを埋め、最先端の精度を確保します。 32か国と米国州のツイートでデータセットを増強し、6つのワード埋め込み技術と3つのレキシコンベースのラベリング技術を比較し、最適な感情分析のためのベストを選択する。 TRABSAは、94%の精度と大幅な精度、リコール、F1スコアゲインで、従来のMLおよびディープラーニングモデルを上回っている。 多様なデータセットに対する評価は、一貫した優位性と一般化性を示している。 SHAPとLIME分析は解釈可能性を高め、予測の信頼性を向上させる。 本研究は,パンデミックの資源管理,資源計画支援,政策形成,ワクチン接種戦略を促進する。

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