論文の概要: Enhancing Affinity Propagation for Improved Public Sentiment Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12862v1
- Date: Sat, 12 Oct 2024 19:20:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:19:08.924224
- Title: Enhancing Affinity Propagation for Improved Public Sentiment Insights
- Title（参考訳）: 公益意識向上のための親和性伝播の促進
- Authors: Mayimunah Nagayi, Clement Nyirenda,
- Abstract要約: 本稿では,教師なし学習技術を用いて感情分析を行う手法を提案する。
APクラスタリングは、事前に定義されたクラスタ番号を必要とせずに、自然なパターンに基づいてテキストデータをグループ化する。
パフォーマンスを向上させるため、APはAgglomerative Hierarchical Clusteringと組み合わせられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: With the large amount of data generated every day, public sentiment is a key factor for various fields, including marketing, politics, and social research. Understanding the public sentiment about different topics can provide valuable insights. However, most traditional approaches for sentiment analysis often depend on supervised learning, which requires a significant amount of labeled data. This makes it both expensive and time-consuming to implement. This project introduces an approach using unsupervised learning techniques, particularly Affinity Propagation (AP) clustering, to analyze sentiment. AP clustering groups text data based on natural patterns, without needing predefined cluster numbers. The paper compares AP with K-means clustering, using TF-IDF Vectorization for text representation and Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction. To enhance performance, AP is combined with Agglomerative Hierarchical Clustering. This hybrid method refines clusters further, capturing both global and local sentiment structures more effectively. The effectiveness of these methods is evaluated using the Silhouette Score, Calinski-Harabasz Score, and Davies-Bouldin Index. Results show that AP with Agglomerative Hierarchical Clustering significantly outperforms K-means. This research contributes to Natural Language Processing (NLP) by proposing a scalable and efficient unsupervised learning framework for sentiment analysis, highlighting the significant societal impact of advanced AI techniques in analyzing public sentiment without the need for extensive labeled data.
- Abstract（参考訳）: 毎日大量のデータが生成されるため、マーケティング、政治、社会研究など、さまざまな分野において、公的な感情が重要な要素となっている。
さまざまなトピックに関する一般の感情を理解することは、貴重な洞察を与えることができる。
しかし、感情分析の伝統的なアプローチの多くは、大量のラベル付きデータを必要とする教師付き学習に依存していることが多い。
これにより、実装に時間と費用がかかります。
本稿では,教師なし学習手法,特に親和性伝播(AP)クラスタリングを用いて感情分析を行う手法を提案する。
APクラスタリングは、事前に定義されたクラスタ番号を必要とせずに、自然なパターンに基づいてテキストデータをグループ化する。
本稿では,テキスト表現のTF-IDFベクトル化と主成分分析(PCA)を用いて,K平均クラスタリングとAPを比較した。
パフォーマンスを向上させるため、APはAgglomerative Hierarchical Clusteringと組み合わせられる。
このハイブリッド手法はクラスタをさらに洗練し、グローバルな感情構造とローカルな感情構造の両方をより効率的に捉える。
これらの手法の有効性はSilhouette Score, Calinski-Harabasz Score, Davies-Bouldin Indexを用いて評価した。
その結果,Agglomerative Hierarchical Clustering を用いたAPは K-means よりも有意に優れていた。
この研究は、感情分析のためのスケーラブルで効率的な教師なし学習フレームワークを提案することで自然言語処理(NLP)に寄与し、広範囲なラベル付きデータを必要としない公開感情の分析における高度なAI技術による社会的影響を強調した。
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