論文の概要: Comprehensive Study on Sentiment Analysis: From Rule-based to modern LLM based system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09989v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 04:44:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 16:40:52.843530
- Title: Comprehensive Study on Sentiment Analysis: From Rule-based to modern LLM based system
- Title（参考訳）: 感性分析に関する総合的研究:ルールベースから近代LLMシステムへ
- Authors: Shailja Gupta, Rajesh Ranjan, Surya Narayan Singh,
- Abstract要約: 本研究では、感情分析の歴史的発展を考察し、レキシコンベースおよびパターンベースアプローチから、より洗練された機械学習およびディープラーニングモデルへの移行を強調した。
本稿は、最先端のアプローチをレビューし、新たなトレンドを特定し、今後の研究の方向性を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper provides a comprehensive survey of sentiment analysis within the context of artificial intelligence (AI) and large language models (LLMs). Sentiment analysis, a critical aspect of natural language processing (NLP), has evolved significantly from traditional rule-based methods to advanced deep learning techniques. This study examines the historical development of sentiment analysis, highlighting the transition from lexicon-based and pattern-based approaches to more sophisticated machine learning and deep learning models. Key challenges are discussed, including handling bilingual texts, detecting sarcasm, and addressing biases. The paper reviews state-of-the-art approaches, identifies emerging trends, and outlines future research directions to advance the field. By synthesizing current methodologies and exploring future opportunities, this survey aims to understand sentiment analysis in the AI and LLM context thoroughly.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能(AI)と大規模言語モデル(LLM)の文脈における感情分析を包括的に調査する。
自然言語処理(NLP)の重要な側面である知覚分析は、従来のルールベースの手法から高度なディープラーニング技術へと大きく進化してきた。
本研究では、感情分析の歴史的発展を考察し、レキシコンベースおよびパターンベースアプローチから、より洗練された機械学習およびディープラーニングモデルへの移行を強調した。
バイリンガルテキストの処理、皮肉の検出、バイアスへの対処など、主な課題が議論されている。
本稿は、最先端のアプローチをレビューし、新たなトレンドを特定し、今後の研究の方向性を概説する。
この調査は、現在の方法論を合成し、将来の機会を探ることにより、AIとLLMの文脈における感情分析を徹底的に理解することを目的としている。
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