Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performance evaluation of Reddit Comments using Machine Learning and Natural Language Processing methods in Sentiment Analysis

論文の概要: Performance evaluation of Reddit Comments using Machine Learning and Natural Language Processing methods in Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16810v2
Date: Tue, 28 May 2024 14:28:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 10:59:04.115095
Title: Performance evaluation of Reddit Comments using Machine Learning and Natural Language Processing methods in Sentiment Analysis
Title（参考訳）: 知覚分析における機械学習と自然言語処理を用いたRedditコメントの性能評価
Authors: Xiaoxia Zhang, Xiuyuan Qi, Zixin Teng,
Abstract要約: 我々は、Reddit上で58,000のコメントを寄せ集め、感情分析手法を評価した。我々の研究は、様々なモデルの配列を評価することによって、範囲を広げる。以上の結果から,RoBERTaモデルはベースラインモデルよりも一貫して優れていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.764671395172401
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Sentiment analysis, an increasingly vital field in both academia and industry, plays a pivotal role in machine learning applications, particularly on social media platforms like Reddit. However, the efficacy of sentiment analysis models is hindered by the lack of expansive and fine-grained emotion datasets. To address this gap, our study leverages the GoEmotions dataset, comprising a diverse range of emotions, to evaluate sentiment analysis methods across a substantial corpus of 58,000 comments. Distinguished from prior studies by the Google team, which limited their analysis to only two models, our research expands the scope by evaluating a diverse array of models. We investigate the performance of traditional classifiers such as Naive Bayes and Support Vector Machines (SVM), as well as state-of-the-art transformer-based models including BERT, RoBERTa, and GPT. Furthermore, our evaluation criteria extend beyond accuracy to encompass nuanced assessments, including hierarchical classification based on varying levels of granularity in emotion categorization. Additionally, considerations such as computational efficiency are incorporated to provide a comprehensive evaluation framework. Our findings reveal that the RoBERTa model consistently outperforms the baseline models, demonstrating superior accuracy in fine-grained sentiment classification tasks. This underscores the substantial potential and significance of the RoBERTa model in advancing sentiment analysis capabilities.
Abstract（参考訳）: 学界と業界の両方でますます重要な分野であるセンチメント分析は、機械学習アプリケーション、特にRedditのようなソーシャルメディアプラットフォームにおいて重要な役割を担っている。しかし、感情分析モデルの有効性は、広範できめ細かな感情データセットの欠如によって妨げられている。このギャップに対処するために、さまざまな感情を含むGoEmotionsデータセットを活用し、58,000のコメントからなるかなりのコーパスにわたる感情分析手法を評価する。 Googleのチームによる以前の研究とは違い、分析は2つのモデルに限られており、我々の研究は多様なモデルの配列を評価することで範囲を広げている。本研究では,NIVE Bayes and Support Vector Machines (SVM) などの従来の分類器と,BERT,RoBERTa,GPTなどの最先端トランスフォーマモデルの性能について検討する。さらに,評価基準は,感情分類の粒度の異なる階層的分類を含む,ニュアンス評価を包含するほど正確ではない。さらに、総合的な評価枠組みを提供するために、計算効率などの考察が組み込まれている。以上の結果から,RoBERTaモデルがベースラインモデルより一貫して優れており,微粒な感情分類タスクにおいて精度が優れていることが判明した。このことは、感情分析能力の進歩におけるRoBERTaモデルの有効性と重要性を浮き彫りにしている。

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