論文の概要: Document-Level Sentiment Analysis of Urdu Text Using Deep Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17175v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 21:25:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:54.843982
• Title: Document-Level Sentiment Analysis of Urdu Text Using Deep Learning Techniques
• Title（参考訳）: 深層学習技術を用いたウルドゥー文字の文書レベル知覚分析
• Authors: Ammarah Irum, M. Ali Tahir,
• Abstract要約: 文書レベルのUrdu Sentiment Analysis(SA)は、自然言語処理(NLP)の課題である。 ディープラーニング(DL)モデルは、さまざまな感情を分類するデータの多様な特徴を学習する能力を持つ複雑なニューラルネットワークアーキテクチャで構成されている。 本稿では,BiLSTMと単一層多重フィルタ畳み込みニューラルネットワーク(BiLSTM-SLMFCNN)を組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。 これらの手法が評価され,提案手法はUrdu SAの他のDL技術よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Document level Urdu Sentiment Analysis (SA) is a challenging Natural Language Processing (NLP) task as it deals with large documents in a resource-poor language. In large documents, there are ample amounts of words that exhibit different viewpoints. Deep learning (DL) models comprise of complex neural network architectures that have the ability to learn diverse features of the data to classify various sentiments. Besides audio, image and video classification; DL algorithms are now extensively used in text-based classification problems. To explore the powerful DL techniques for Urdu SA, we have applied five different DL architectures namely, Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network with Bidirectional Long Short Term Memory (CNN-BiLSTM), Bidirectional Encoder Representation from Transformer (BERT). In this paper, we have proposed a DL hybrid model that integrates BiLSTM with Single Layer Multi Filter Convolutional Neural Network (BiLSTM-SLMFCNN). The proposed and baseline techniques are applied on Urdu Customer Support data set and IMDB Urdu movie review data set by using pretrained Urdu word embeddings that are suitable for (SA) at the document level. Results of these techniques are evaluated and our proposed model outperforms all other DL techniques for Urdu SA. BiLSTM-SLMFCNN outperformed the baseline DL models and achieved 83{\%}, 79{\%}, 83{\%} and 94{\%} accuracy on small, medium and large sized IMDB Urdu movie review data set and Urdu Customer Support data set respectively.
• Abstract（参考訳）: 文書レベルのUrdu Sentiment Analysis(SA)は、リソース不足言語における大きなドキュメントを扱うため、自然言語処理(NLP)の課題である。 大きな文書では、異なる視点を示す単語が多数存在する。 ディープラーニング(DL)モデルは、さまざまな感情を分類するデータの多様な特徴を学習する能力を持つ複雑なニューラルネットワークアーキテクチャで構成されている。 音声、画像、ビデオの分類に加えて、DLアルゴリズムはテキストベースの分類問題で広く使われている。 Urdu SA の強力な DL 技術を探るため,Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network with Bidirectional Long Short Term Memory (CNN-BiLSTM), Bidirectional Encoder Representation from Transformer (BERT) という5つのDLアーキテクチャを適用した。 本稿では, BiLSTM と Single Layer Multi Filter Convolutional Neural Network (BiLSTM-SLMFCNN) を統合した DL ハイブリッドモデルを提案する。 提案手法をUrdu Customer Support データセットと IMDB Urdu 映画レビュー データセットに適用し,文書レベルでの (SA) に適した単語埋め込みを用いた。 これらの手法が評価され,提案手法はUrdu SAの他のDL技術よりも優れていた。 BiLSTM-SLMFCNN はベースラインDLモデルより優れ、中小のIMDB Urdu 映画レビューデータセットとUrdu Customer Supportデータセットで 83{\%}, 79{\%}, 83{\%}, 94{\%} の精度を達成した。

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