論文の概要: Sentiment Analysis of Spanish Political Party Tweets Using Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04862v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 16:53:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:40:16.588509
• Title: Sentiment Analysis of Spanish Political Party Tweets Using Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習言語モデルを用いたスペイン政党ツイートの感性分析
• Authors: Chuqiao Song, Shunzhang Chen, Xinyi Cai, Hao Chen,
• Abstract要約: 本研究では、BETOとRoBERTuitoを利用して、Twitter上でのスペインの政党間コミュニケーションにおける感情パターンについて検討した。 スペインの主要政党のツイートのデータセットを用いて、感情分布を分析し、感情表現と政党イデオロギーの関係を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.754736377001085
• License:
• Abstract: Title: Sentiment Analysis of Spanish Political Party Communications on Twitter Using Pre-trained Language Models Authors: Chuqiao Song, Shunzhang Chen, Xinyi Cai, Hao Chen Comments: 21 pages, 6 figures Abstract: This study investigates sentiment patterns within Spanish political party communications on Twitter by leveraging BETO and RoBERTuito, two pre-trained language models optimized for Spanish text. Using a dataset of tweets from major Spanish political parties: PSOE, PP, Vox, Podemos, and Ciudadanos, spanning 2019 to 2024, this research analyzes sentiment distributions and explores the relationship between sentiment expression and party ideology. The findings indicate that both models consistently identify a predominant Neutral sentiment across all parties, with significant variations in Negative and Positive sentiments that align with ideological distinctions. Specifically, Vox exhibits higher levels of Negative sentiment, while PSOE demonstrates relatively high Positive sentiment, supporting the hypothesis that emotional appeals in political messaging reflect ideological stances. This study underscores the potential of pre-trained language models for non-English sentiment analysis on social media, providing insights into sentiment dynamics that shape public discourse within Spain's multi-party political system. Keywords: Spanish politics, sentiment analysis, pre-trained language models, Twitter, BETO, RoBERTuito, political ideology, multi-party system
• Abstract（参考訳）: Title: Sentiment Analysis of Spanish political Party Communications on Twitter using Pre-trained Language Models Authors: Chuqiao Song, Shunzhang Chen, Xinyi Cai, Hao Chen comments: 21 pages, 6 figures Abstract: この研究は、スペイン語テキストに最適化された2つの事前訓練された言語モデルであるBETOとRoBERTuitoを利用して、Twitter上のスペインの政党間のコミュニケーションの感情パターンを調査する。 PSOE、PP、Vox、Podemos、Ciudadanosといったスペインの主要政党のツイートのデータセットを使用して、この研究は感情分布を分析し、感情表現と政党イデオロギーの関係を探る。 この結果は、両モデルがすべての当事者で支配的な中性感情を一貫して識別し、イデオロギー的区別と一致した否定的感情と肯定的感情に有意な差異があることを示唆している。 特に、Voxは否定的な感情のレベルが高く、PSOEは相対的に高い肯定的な感情を示し、政治的メッセージにおける感情的な魅力はイデオロギー的な姿勢を反映しているという仮説を支持している。 この研究は、ソーシャルメディア上での非英語感情分析のための事前学習された言語モデルの可能性を強調し、スペインの多政党政治システムにおける世論を形成する感情力学に関する洞察を提供する。 キーワード:スペインの政治、感情分析、事前訓練された言語モデル、Twitter、BETO、RoBERTuito、政治イデオロギー、マルチパーティシステム

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