論文の概要: Unlocking Cross-Lingual Sentiment Analysis through Emoji Interpretation: A Multimodal Generative AI Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17255v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 03:57:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:59.227082
• Title: Unlocking Cross-Lingual Sentiment Analysis through Emoji Interpretation: A Multimodal Generative AI Approach
• Title（参考訳）: 絵文字解釈による言語間知覚分析のアンロック:マルチモーダルな生成AIアプローチ
• Authors: Rafid Ishrak Jahan, Heng Fan, Haihua Chen, Yunhe Feng,
• Abstract要約: 絵文字は、感情を伝える普遍的な媒体として、オンラインコミュニケーションにおいてユビキタスになりつつある。 本研究の目的は,大規模な言語モデル(LLM)を用いて,感情マーカーとして機能する絵文字の能力を検討することである。 分析の結果,LLMをベースとした絵文字表現感情の精度は81.43%であり,絵文字が普遍的な感情マーカーとして機能する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.762679920056486
• License:
• Abstract: Emojis have become ubiquitous in online communication, serving as a universal medium to convey emotions and decorative elements. Their widespread use transcends language and cultural barriers, enhancing understanding and fostering more inclusive interactions. While existing work gained valuable insight into emojis understanding, exploring emojis' capability to serve as a universal sentiment indicator leveraging large language models (LLMs) has not been thoroughly examined. Our study aims to investigate the capacity of emojis to serve as reliable sentiment markers through LLMs across languages and cultures. We leveraged the multimodal capabilities of ChatGPT to explore the sentiments of various representations of emojis and evaluated how well emoji-conveyed sentiment aligned with text sentiment on a multi-lingual dataset collected from 32 countries. Our analysis reveals that the accuracy of LLM-based emoji-conveyed sentiment is 81.43%, underscoring emojis' significant potential to serve as a universal sentiment marker. We also found a consistent trend that the accuracy of sentiment conveyed by emojis increased as the number of emojis grew in text. The results reinforce the potential of emojis to serve as global sentiment indicators, offering insight into fields such as cross-lingual and cross-cultural sentiment analysis on social media platforms. Code: https://github.com/ResponsibleAILab/emoji-universal-sentiment.
• Abstract（参考訳）: 絵文字は、感情や装飾的な要素を伝える普遍的な媒体として、オンラインコミュニケーションにおいてユビキタスになりつつある。 言語と文化の障壁を超越し、理解を深め、より包括的な相互作用を育む。 既存の研究は絵文字の理解に関する貴重な洞察を得たが、大きな言語モデル(LLM)を活用する普遍的な感情指標として機能する絵文字の能力は、十分に検討されていない。 本研究の目的は,言語や文化にまたがるLLMを通して,絵文字が感情マーカーとして機能する能力について検討することである。 我々はChatGPTのマルチモーダル機能を利用して、絵文字の様々な表現の感情を探索し、32か国から収集された多言語データセット上で、絵文字を表現した感情が、テキストの感情とどのように一致しているかを評価した。 分析の結果,LLMをベースとした絵文字表現感情の精度は81.43%であり,絵文字が普遍的な感情マーカーとして機能する可能性が示唆された。 また、絵文字数が増えるにつれて、絵文字によって伝えられる感情の正確さが一貫した傾向が見られた。 その結果、絵文字がグローバルな感情指標として機能する可能性を強化し、ソーシャルメディアプラットフォーム上での言語横断や文化横断的な感情分析などの分野に関する洞察を提供する。 コード:https://github.com/ResponsibleAILab/emoji-Universal-sentiment

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