論文の概要: SentiQNF: A Novel Approach to Sentiment Analysis Using Quantum Algorithms and Neuro-Fuzzy Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12731v2
• Date: Thu, 23 Jan 2025 09:53:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:56:59.398183
• Title: SentiQNF: A Novel Approach to Sentiment Analysis Using Quantum Algorithms and Neuro-Fuzzy Systems
• Title（参考訳）: SentiQNF: 量子アルゴリズムとニューロファジィシステムを用いた感性分析の新しいアプローチ
• Authors: Kshitij Dave, Nouhaila Innan, Bikash K. Behera, Zahid Mumtaz, Saif Al-Kuwari, Ahmed Farouk,
• Abstract要約: 我々は、量子ファジィニューラルネットワーク(QFNN)と呼ばれる感情分析のための新しいハイブリッドアプローチを提案する。 QFNNは量子特性を活用し、ファジィ層を組み込んで古典的な感情分析アルゴリズムの限界を克服する。 提案手法は感情データ処理を高速化し,テキストデータの種類を正確に解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9565647484584496
• License:
• Abstract: Sentiment analysis is an essential component of natural language processing, used to analyze sentiments, attitudes, and emotional tones in various contexts. It provides valuable insights into public opinion, customer feedback, and user experiences. Researchers have developed various classical machine learning and neuro-fuzzy approaches to address the exponential growth of data and the complexity of language structures in sentiment analysis. However, these approaches often fail to determine the optimal number of clusters, interpret results accurately, handle noise or outliers efficiently, and scale effectively to high-dimensional data. Additionally, they are frequently insensitive to input variations. In this paper, we propose a novel hybrid approach for sentiment analysis called the Quantum Fuzzy Neural Network (QFNN), which leverages quantum properties and incorporates a fuzzy layer to overcome the limitations of classical sentiment analysis algorithms. In this study, we test the proposed approach on two Twitter datasets: the Coronavirus Tweets Dataset (CVTD) and the General Sentimental Tweets Dataset (GSTD), and compare it with classical and hybrid algorithms. The results demonstrate that QFNN outperforms all classical, quantum, and hybrid algorithms, achieving 100% and 90% accuracy in the case of CVTD and GSTD, respectively. Furthermore, QFNN demonstrates its robustness against six different noise models, providing the potential to tackle the computational complexity associated with sentiment analysis on a large scale in a noisy environment. The proposed approach expedites sentiment data processing and precisely analyses different forms of textual data, thereby enhancing sentiment classification and insights associated with sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: 感性分析は自然言語処理の重要な要素であり、様々な文脈における感情、態度、感情のトーンを分析するために用いられる。 世論、顧客のフィードバック、ユーザエクスペリエンスに関する貴重な洞察を提供する。 研究者は、感情分析におけるデータの指数的成長と言語構造の複雑さに対処するために、様々な古典的な機械学習と神経ファジィアプローチを開発した。 しかし、これらの手法は、しばしば最適なクラスタ数の決定に失敗し、結果を正確に解釈し、ノイズや外れ値の処理を効率的に行い、高次元データに効果的にスケールする。 さらに、入力のバリエーションに敏感であることが多い。 本稿では、量子特性を活用し、ファジィ層を組み込んで古典的な感情分析アルゴリズムの限界を克服する量子ファジィニューラルネットワーク(QFNN)と呼ばれる、感情分析のための新しいハイブリッドアプローチを提案する。 本研究では,Coronavirus Tweets Dataset (CVTD) とGeneral Sentimental Tweets Dataset (GSTD) の2つのTwitterデータセットに対して提案手法を検証し,従来のアルゴリズムとハイブリッドアルゴリズムを比較した。 その結果、QFNNは古典的、量子的、ハイブリッドなアルゴリズムよりも優れており、CVTDとGSTDでは100%と90%の精度が達成されている。 さらに、QFNNは6つの異なるノイズモデルに対する頑健性を示し、ノイズの多い環境での感情分析に伴う計算複雑性に対処する可能性を示している。 提案手法は、感情データ処理を高速化し、異なる形態のテキストデータを正確に分析することにより、感情分析に関連する感情分類と洞察を向上させる。

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