論文の概要: A Deep Convolutional Neural Network-based Model for Aspect and Polarity Classification in Hausa Movie Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19575v1
• Date: Wed, 29 May 2024 23:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:46:29.806616
• Title: A Deep Convolutional Neural Network-based Model for Aspect and Polarity Classification in Hausa Movie Reviews
• Title（参考訳）: ハウサ映画レビューにおけるアスペクト・ポラリティ分類のための深部畳み込みニューラルネットワークモデル
• Authors: Umar Ibrahim, Abubakar Yakubu Zandam, Fatima Muhammad Adam, Aminu Musa,
• Abstract要約: 本稿では, ハウサ映画レビューにおいて, アスペクトおよび極性分類に適した新しいDeep Convolutional Neural Network (CNN) モデルを提案する。 提案モデルでは,CNNとアスペクトワード予測の注意機構を組み合わせることで,文脈情報と感情の極性を活用する。 アスペクト項抽出では91%、感情極性分類では92%の精度で、従来のマシンモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) is crucial for understanding sentiment nuances in text, especially across diverse languages and cultures. This paper introduces a novel Deep Convolutional Neural Network (CNN)-based model tailored for aspect and polarity classification in Hausa movie reviews, an underrepresented language in sentiment analysis research. A comprehensive Hausa ABSA dataset is created, filling a significant gap in resource availability. The dataset, preprocessed using sci-kit-learn for TF-IDF transformation, includes manually annotated aspect-level feature ontology words and sentiment polarity assignments. The proposed model combines CNNs with attention mechanisms for aspect-word prediction, leveraging contextual information and sentiment polarities. With 91% accuracy on aspect term extraction and 92% on sentiment polarity classification, the model outperforms traditional machine models, offering insights into specific aspects and sentiments. This study advances ABSA research, particularly in underrepresented languages, with implications for cross-cultural linguistic research.
• Abstract（参考訳）: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、感情のニュアンスを理解するのに不可欠である。 本稿では,感情分析研究においてあまり表現されない言語であるハウサ映画レビューにおいて,アスペクトと極性分類に適した新しいDeep Convolutional Neural Network(CNN)モデルを提案する。 Hausa ABSAデータセットが作成され、リソースの可用性に大きなギャップを埋める。 このデータセットは、TF-IDF変換のためにsci-kit-learnを使用して前処理され、手動で注釈付きアスペクトレベルの特徴オントロジーワードと感情極性割り当てを含む。 提案モデルでは,CNNとアスペクトワード予測の注意機構を組み合わせることで,文脈情報と感情の極性を活用する。 アスペクト項抽出の91%、感情極性分類の92%の精度で、モデルは従来のマシンモデルより優れており、特定のアスペクトや感情に関する洞察を提供する。 本研究は、ABSA研究、特に表現不足言語において、異文化間言語研究に影響を及ぼす。

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