論文の概要: Graph Neural Network Framework for Sentiment Analysis Using Syntactic Feature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14000v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 03:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 04:06:38.445598
• Title: Graph Neural Network Framework for Sentiment Analysis Using Syntactic Feature
• Title（参考訳）: 構文特徴を用いた知覚分析のためのグラフニューラルネットワークフレームワーク
• Authors: Linxiao Wu, Yuanshuai Luo, Binrong Zhu, Guiran Liu, Rui Wang, Qian Yu,
• Abstract要約: 本研究は,話題記述者の位置的手がかりに適合する複合的枠組みを推し進める。 この統合グラフ中心のスキームは、評価的分類の有効性を著しく高めるという試行がなされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.588486071926388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Amidst the swift evolution of social media platforms and e-commerce ecosystems, the domain of opinion mining has surged as a pivotal area of exploration within natural language processing. A specialized segment within this field focuses on extracting nuanced evaluations tied to particular elements within textual contexts. This research advances a composite framework that amalgamates the positional cues of topical descriptors. The proposed system converts syntactic structures into a matrix format, leveraging convolutions and attention mechanisms within a graph to distill salient characteristics. Incorporating the positional relevance of descriptors relative to lexical items enhances the sequential integrity of the input. Trials have substantiated that this integrated graph-centric scheme markedly elevates the efficacy of evaluative categorization, showcasing preeminence.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームとeコマースエコシステムの急速な進化の中で、意見マイニングの領域は自然言語処理における探索の重要な領域として急増している。 この分野の特殊セグメントは、テキストコンテキスト内の特定の要素に結びついているニュアンス評価の抽出に焦点を当てている。 本研究は,話題記述者の位置的手がかりに適合する複合的枠組みを推し進める。 提案システムでは,合成構造を行列形式に変換し,グラフ内の畳み込みと注意機構を利用して塩分特性を抽出する。 語彙項目に対する記述子の位置関係を組み込むことで、入力のシーケンシャルな整合性を高める。 試行では、この統合グラフ中心のスキームが評価的分類の有効性を著しく高め、優位性を示すことを実証している。

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