論文の概要: Three-Class Text Sentiment Analysis Based on LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17347v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 07:21:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:57.152030
• Title: Three-Class Text Sentiment Analysis Based on LSTM
• Title（参考訳）: LSTMに基づく3クラステキスト知覚分析
• Authors: Yin Qixuan,
• Abstract要約: 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いたWeiboコメントの3クラス感情分類手法を提案する。 実験の結果、優れた性能を示し、精度は98.31%、F1スコアは98.28%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Sentiment analysis is a crucial task in natural language processing (NLP) with applications in public opinion monitoring, market research, and beyond. This paper introduces a three-class sentiment classification method for Weibo comments using Long Short-Term Memory (LSTM) networks to discern positive, neutral, and negative sentiments. LSTM, as a deep learning model, excels at capturing long-distance dependencies in text data, providing significant advantages over traditional machine learning approaches. Through preprocessing and feature extraction from Weibo comment texts, our LSTM model achieves precise sentiment prediction. Experimental results demonstrate superior performance, achieving an accuracy of 98.31% and an F1 score of 98.28%, notably outperforming conventional models and other deep learning methods. This underscores the effectiveness of LSTM in capturing nuanced sentiment information within text, thereby enhancing classification accuracy. Despite its strengths, the LSTM model faces challenges such as high computational complexity and slower processing times for lengthy texts. Moreover, complex emotional expressions like sarcasm and humor pose additional difficulties. Future work could explore combining pre-trained models or advancing feature engineering techniques to further improve both accuracy and practicality. Overall, this study provides an effective solution for sentiment analysis on Weibo comments.
• Abstract（参考訳）: 感性分析は自然言語処理(NLP)において重要な課題であり、世論監視や市場調査などに応用されている。 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いたWeiboコメントに対する3種類の感情分類手法を提案する。 深層学習モデルとしてのLSTMは、テキストデータの長距離依存関係のキャプチャに優れており、従来の機械学習アプローチよりも大きなメリットがある。 Weiboコメントテキストの事前処理と特徴抽出により,LSTMモデルは正確な感情予測を実現する。 実験結果は優れた性能を示し、精度は98.31%、F1スコアは98.28%であり、特に従来のモデルやその他のディープラーニング手法よりも優れていた。 これにより、テキスト内のニュアンスされた感情情報をキャプチャするLSTMの有効性が示され、分類精度が向上する。 その強みにもかかわらず、LSTMモデルは、高い計算複雑性や長いテキストの処理時間が遅いといった課題に直面している。 さらに、皮肉やユーモアのような複雑な感情表現は、さらなる困難を引き起こす。 将来の研究は、事前訓練されたモデルを組み合わせることや、精度と実用性の両方を改善するために機能エンジニアリングの技術を前進させることを検討できる。 本研究は,Weiboコメントに対する感情分析に有効なソリューションを提供する。

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