論文の概要: COVID-19 Twitter Sentiment Classification Using Hybrid Deep Learning Model Based on Grid Search Methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10266v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 07:48:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 01:31:17.278945
• Title: COVID-19 Twitter Sentiment Classification Using Hybrid Deep Learning Model Based on Grid Search Methodology
• Title（参考訳）: 格子探索法に基づくハイブリッド深層学習モデルを用いたCOVID-19 Twitterの感性分類
• Authors: Jitendra Tembhurne, Anant Agrawal, Kirtan Lakhotia,
• Abstract要約: 感情予測は、Twitter COVID-19データセットへの埋め込み、ディープラーニングモデル、グリッド検索アルゴリズムを使用して達成される。 研究によると、新型コロナウイルスの接種に対する大衆の感情は、時間とともに改善しているようだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In the contemporary era, social media platforms amass an extensive volume of social data contributed by their users. In order to promptly grasp the opinions and emotional inclinations of individuals regarding a product or event, it becomes imperative to perform sentiment analysis on the user-generated content. Microblog comments often encompass both lengthy and concise text entries, presenting a complex scenario. This complexity is particularly pronounced in extensive textual content due to its rich content and intricate word interrelations compared to shorter text entries. Sentiment analysis of public opinion shared on social networking websites such as Facebook or Twitter has evolved and found diverse applications. However, several challenges remain to be tackled in this field. The hybrid methodologies have emerged as promising models for mitigating sentiment analysis errors, particularly when dealing with progressively intricate training data. In this article, to investigate the hesitancy of COVID-19 vaccination, we propose eight different hybrid deep learning models for sentiment classification with an aim of improving overall accuracy of the model. The sentiment prediction is achieved using embedding, deep learning model and grid search algorithm on Twitter COVID-19 dataset. According to the study, public sentiment towards COVID-19 immunization appears to be improving with time, as evidenced by the gradual decline in vaccine reluctance. Through extensive evaluation, proposed model reported an increased accuracy of 98.86%, outperforming other models. Specifically, the combination of BERT, CNN and GS yield the highest accuracy, while the combination of GloVe, BiLSTM, CNN and GS follows closely behind with an accuracy of 98.17%. In addition, increase in accuracy in the range of 2.11% to 14.46% is reported by the proposed model in comparisons with existing works.
• Abstract（参考訳）: 現代では、ソーシャルメディアプラットフォームは、ユーザーが貢献する膨大な量のソーシャルデータを蓄積している。 製品やイベントに関する個人の意見や感情的傾向を素早く把握するためには、ユーザ生成コンテンツに対して感情分析を行うことが不可欠となる。 マイクロブログのコメントは長いテキストと簡潔なテキストの両方を包含し、複雑なシナリオを提示する。 この複雑さは、リッチな内容と短いテキストエントリと比較して複雑な単語の相互関係のため、広範にテキストコンテンツで顕著に発音される。 FacebookやTwitterなどのソーシャルネットワークサイトで共有されている世論の感情分析は進化し、多様なアプリケーションを見つけてきた。 しかし、この分野ではいくつかの課題が取り組まれている。 ハイブリッド手法は、特に漸進的に複雑なトレーニングデータを扱う場合、感情分析エラーを緩和するための有望なモデルとして現れてきた。 本稿では、新型コロナウイルスワクチン接種の難しさを検討するために、感情分類のための8種類のハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。 感情予測は、Twitter COVID-19データセットへの埋め込み、ディープラーニングモデル、グリッド検索アルゴリズムを使用して達成される。 研究によると、新型コロナウイルス(COVID-19)の予防接種に対する大衆の感情は時間とともに改善しているようだ。 広範囲な評価により、提案されたモデルでは98.86%の精度が向上し、他のモデルよりも優れていた。 具体的には、BERT、CNN、GSの組み合わせが最も正確であり、GloVe、BiLSTM、CNN、GSの組み合わせは98.17%の精度で遅れている。 また,2.11%から14.46%の範囲での精度の向上は,既存の研究と比較して提案モデルにより報告されている。

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