論文の概要: Emotion Detection in Reddit: Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10328v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 16:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:30.446484
• Title: Emotion Detection in Reddit: Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning Techniques
• Title（参考訳）: Redditにおける感情検出:機械学習とディープラーニング技術の比較研究
• Authors: Maliheh Alaeddini,
• Abstract要約: 本研究は,GoEmotionsデータセットを利用したテキストによる感情検出に焦点を当てた。 このタスクには、6つの機械学習モデル、3つのアンサンブルモデル、Long Short-Term Memory(LSTM)モデルなど、さまざまなモデルを使用しました。 結果は、Stacking分類器が他のモデルよりも精度と性能が優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Emotion detection is pivotal in human communication, as it significantly influences behavior, relationships, and decision-making processes. This study concentrates on text-based emotion detection by leveraging the GoEmotions dataset, which annotates Reddit comments with 27 distinct emotions. These emotions are subsequently mapped to Ekman's six basic categories: joy, anger, fear, sadness, disgust, and surprise. We employed a range of models for this task, including six machine learning models, three ensemble models, and a Long Short-Term Memory (LSTM) model to determine the optimal model for emotion detection. Results indicate that the Stacking classifier outperforms other models in accuracy and performance. We also benchmark our models against EmoBERTa, a pre-trained emotion detection model, with our Stacking classifier proving more effective. Finally, the Stacking classifier is deployed via a Streamlit web application, underscoring its potential for real-world applications in text-based emotion analysis.
• Abstract（参考訳）: 感情検出は人間のコミュニケーションにおいて重要な要素であり、行動、関係、意思決定プロセスに大きな影響を及ぼす。 本研究は, Redditコメントを27種類の感情で注釈付けするGoEmotionsデータセットを活用することで, テキストベースの感情検出に集中する。 これらの感情は、エクマンの6つの基本的なカテゴリー(喜び、怒り、恐怖、悲しみ、嫌悪、驚き)にマッピングされる。 このタスクには,6つの機械学習モデル,3つのアンサンブルモデル,Long Short-Term Memory(LSTM)モデルなど,さまざまなモデルを用いて感情検出の最適なモデルを決定しました。 結果は、Stacking分類器が他のモデルよりも精度と性能が優れていることを示している。 また、トレーニング済みの感情検出モデルであるEmoBERTaに対してモデルをベンチマークし、Stacking分類器をより効果的にします。 最後に、Stacking分類器はStreamlit Webアプリケーションを介してデプロイされ、テキストベースの感情分析における実際のアプリケーションの可能性を強調している。

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