論文の概要: Relational Graph Convolutional Networks for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13079v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 07:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 20:28:09.569813
• Title: Relational Graph Convolutional Networks for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 知覚分析のための関係グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Asal Khosravi, Zahed Rahmati, Ali Vefghi,
• Abstract要約: Graph Convolutional Networks(NRGC)は、グラフ内のノードとして表されるデータポイント間の依存関係をキャプチャすることで、解釈性と柔軟性を提供する。 本稿では,Amazon および Digikala データセットの製品レビューにおいて,BERT や RoBERTa などの事前学習言語モデルと RGCN アーキテクチャを用いたアプローチの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: With the growth of textual data across online platforms, sentiment analysis has become crucial for extracting insights from user-generated content. While traditional approaches and deep learning models have shown promise, they cannot often capture complex relationships between entities. In this paper, we propose leveraging Relational Graph Convolutional Networks (RGCNs) for sentiment analysis, which offer interpretability and flexibility by capturing dependencies between data points represented as nodes in a graph. We demonstrate the effectiveness of our approach by using pre-trained language models such as BERT and RoBERTa with RGCN architecture on product reviews from Amazon and Digikala datasets and evaluating the results. Our experiments highlight the effectiveness of RGCNs in capturing relational information for sentiment analysis tasks.
• Abstract（参考訳）: オンラインプラットフォーム全体のテキストデータの増加に伴い、ユーザ生成コンテンツから洞察を抽出する上で、感情分析が重要になっている。 従来のアプローチやディープラーニングモデルは将来性を示しているが、エンティティ間の複雑な関係を捉えることはできない。 本稿では、関係グラフ畳み込みネットワーク(RGCN)を感情分析に活用し、グラフ内のノードに表されるデータポイント間の依存関係をキャプチャすることで、解釈性と柔軟性を提供する。 本稿では,Amazon および Digikala データセットの製品レビューにおいて,BERT や RoBERTa などの事前学習言語モデルと RGCN アーキテクチャを用いたアプローチの有効性を示し,その結果を評価した。 本実験は,感情分析作業における関係情報収集におけるRCCNの有効性を明らかにするものである。

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