論文の概要: Bias-Free Sentiment Analysis through Semantic Blinding and Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12493v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 12:12:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:21:57.312565
• Title: Bias-Free Sentiment Analysis through Semantic Blinding and Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 意味的ブラインドとグラフニューラルネットワークによるバイアスフリー感度解析
• Authors: Hubert Plisiecki,
• Abstract要約: SProp GNNは、テキスト中の感情を予測するために、構文構造と単語レベルの感情的手がかりにのみ依存している。 特定の単語に関する情報にモデルを意味的に盲目にすることで、政治やジェンダーの偏見のようなバイアスに対して堅牢である。 SProp GNNは、2つの異なる予測タスクと2つの言語でのレキシコンベースの代替よりもパフォーマンス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: This paper introduces the Semantic Propagation Graph Neural Network (SProp GNN), a machine learning sentiment analysis (SA) architecture that relies exclusively on syntactic structures and word-level emotional cues to predict emotions in text. By semantically blinding the model to information about specific words, it is robust to biases such as political or gender bias that have been plaguing previous machine learning-based SA systems. The SProp GNN shows performance superior to lexicon-based alternatives such as VADER and EmoAtlas on two different prediction tasks, and across two languages. Additionally, it approaches the accuracy of transformer-based models while significantly reducing bias in emotion prediction tasks. By offering improved explainability and reducing bias, the SProp GNN bridges the methodological gap between interpretable lexicon approaches and powerful, yet often opaque, deep learning models, offering a robust tool for fair and effective emotion analysis in understanding human behavior through text.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、テキスト中の感情を予測するために、構文構造と単語レベルの感情的手がかりにのみ依存する機械学習感情分析(SA)アーキテクチャであるセマンティック・プロパゲーション・グラフニューラルネットワーク(SProp GNN)を紹介する。 特定の単語に関する情報にモデルを意味的に盲目にすることで、従来の機械学習ベースのSAシステムを悩ませてきた政治的バイアスやジェンダーバイアスのようなバイアスに対して堅牢である。 SProp GNNは、VADERやEmoAtlasのようなレキシコンベースの代替よりも、2つの異なる予測タスクと2つの言語でパフォーマンスが優れていることを示している。 さらに、感情予測タスクのバイアスを著しく低減しつつ、トランスフォーマーベースのモデルの精度にアプローチする。 説明可能性の向上とバイアスの低減により、SProp GNNは、解釈可能な語彙アプローチと強力で不透明なディープラーニングモデルの間の方法論的なギャップを埋め、テキストを通じて人間の行動を理解するための公正で効果的な感情分析のための堅牢なツールを提供する。

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