論文の概要: Dancing in the syntax forest: fast, accurate and explainable sentiment analysis with SALSA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16071v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 10:47:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 19:13:57.660434
• Title: Dancing in the syntax forest: fast, accurate and explainable sentiment analysis with SALSA
• Title（参考訳）: 構文林でのダンス--SALSAを用いた高速・高精度・説明可能な感情分析
• Authors: Carlos Gómez-Rodríguez, Muhammad Imran, David Vilares, Elena Solera, Olga Kellert,
• Abstract要約: SALSAは、最近開発された高速構文解析技術を活用して、軽量で効率的な感情分析システムを構築することを目的としている。 当社のアプローチは、中小企業が本番で使うことに関心のある作業プロダクトのバックボーンとなることを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.295633196950114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentiment analysis is a key technology for companies and institutions to gauge public opinion on products, services or events. However, for large-scale sentiment analysis to be accessible to entities with modest computational resources, it needs to be performed in a resource-efficient way. While some efficient sentiment analysis systems exist, they tend to apply shallow heuristics, which do not take into account syntactic phenomena that can radically change sentiment. Conversely, alternatives that take syntax into account are computationally expensive. The SALSA project, funded by the European Research Council under a Proof-of-Concept Grant, aims to leverage recently-developed fast syntactic parsing techniques to build sentiment analysis systems that are lightweight and efficient, while still providing accuracy and explainability through the explicit use of syntax. We intend our approaches to be the backbone of a working product of interest for SMEs to use in production.
• Abstract（参考訳）: センチメント分析は、企業や機関が製品やサービス、イベントに関する世論を測る上で重要な技術である。 しかし、大規模な感情分析が控えめな計算資源を持つエンティティにアクセスできるためには、リソース効率のよい方法で行う必要がある。 いくつかの効率的な感情分析システムが存在するが、彼らは浅いヒューリスティックスを適用する傾向にあり、それは感情を根本的に変えうる統語的現象を考慮していない。 逆に、構文を考慮に入れた代替案は計算コストがかかる。 SALSAプロジェクトは、欧州研究評議会がProof-of-Concept Grantの下で資金提供し、最近開発された高速構文解析技術を活用して、軽量で効率的な感情分析システムを構築することを目的としている。 当社のアプローチは、中小企業が本番で使うことに関心のある作業プロダクトのバックボーンとなることを目的としています。

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