論文の概要: Fine-Grained Sentiment Analysis of Electric Vehicle User Reviews: A Bidirectional LSTM Approach to Capturing Emotional Intensity in Chinese Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03873v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 05:04:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:13.211480
• Title: Fine-Grained Sentiment Analysis of Electric Vehicle User Reviews: A Bidirectional LSTM Approach to Capturing Emotional Intensity in Chinese Text
• Title（参考訳）: 電気自動車ユーザレビューの微粒化感性分析:中国語テキストにおける感情の強度を捉えるための双方向LSTMアプローチ
• Authors: Shuhao Chen, Chengyi Tu,
• Abstract要約: 本研究では,二方向性長短期記憶(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)ネットワークを用いた感情評価モデルを提案し,EV充電インフラのユーザレビューを分析した。 0から5までの感情スコアを割り当てることで、モデルが感情表現のきめ細かい理解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07927749619559048
• License:
• Abstract: The rapid expansion of the electric vehicle (EV) industry has highlighted the importance of user feedback in improving product design and charging infrastructure. Traditional sentiment analysis methods often oversimplify the complexity of user emotions, limiting their effectiveness in capturing nuanced sentiments and emotional intensities. This study proposes a Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) network-based sentiment scoring model to analyze user reviews of EV charging infrastructure. By assigning sentiment scores ranging from 0 to 5, the model provides a fine-grained understanding of emotional expression. Leveraging a dataset of 43,678 reviews from PC Auto, the study employs rigorous data cleaning and preprocessing, including tokenization and stop word removal, to optimize input for deep learning. The Bi-LSTM model demonstrates significant improvements over traditional approaches like SnowNLP across key evaluation metrics, including Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), and Explained Variance Score (EVS). These results highlight the model's superior capability to capture nuanced sentiment dynamics, offering valuable insights for targeted product and service enhancements in the EV ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)産業の急速な拡大は、製品設計と充電インフラの改善におけるユーザのフィードバックの重要性を強調している。 従来の感情分析手法は、ユーザーの感情の複雑さを過度に単純化し、ニュアンスのある感情と感情の強さを捉える効果を制限する。 本研究では,二方向性長短期記憶(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)ネットワークを用いた感情評価モデルを提案し,EV充電インフラのユーザレビューを分析した。 0から5までの感情スコアを割り当てることで、モデルが感情表現のきめ細かい理解を提供する。 PC Autoから43,678レビューのデータセットを活用することで、トークン化や停止語除去など、厳格なデータクリーニングと前処理を使用して、ディープラーニングのための入力を最適化する。 Bi-LSTMモデルは、Mean Squared Error(MSE)、Mean Absolute Error(MAE)、Explained Variance Score(EVS)など、主要な評価指標を越えてSnowNLPのような従来のアプローチよりも大幅に改善されている。 これらの結果は、EVエコシステムにおいて、ターゲットとする製品やサービス拡張に価値ある洞察を提供する、ニュアンスド・センチメントのダイナミクスをキャプチャするモデルの優れた能力を強調します。

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