論文の概要: A comprehensive survey of contemporary Arabic sentiment analysis: Methods, Challenges, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03827v1
- Date: Thu, 06 Feb 2025 07:23:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 14:34:12.957684
- Title: A comprehensive survey of contemporary Arabic sentiment analysis: Methods, Challenges, and Future Directions
- Title（参考訳）: 現代アラビア語の感情分析に関する包括的調査:方法,課題,今後の方向性
- Authors: Zhiqiang Shi, Ruchit Agrawal,
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングを活用した研究を中心に,アラビア語の感情分析手法を体系的に検討する。
我々は、より広い文脈でアラビア感情分析を行い、アラビア感情分析における研究のギャップを強調した。
アラビア語の感情分析研究における主な課題と今後の方向性について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9643748953805935
- License:
- Abstract: Sentiment Analysis, a popular subtask of Natural Language Processing, employs computational methods to extract sentiment, opinions, and other subjective aspects from linguistic data. Given its crucial role in understanding human sentiment, research in sentiment analysis has witnessed significant growth in the recent years. However, the majority of approaches are aimed at the English language, and research towards Arabic sentiment analysis remains relatively unexplored. This paper presents a comprehensive and contemporary survey of Arabic Sentiment Analysis, identifies the challenges and limitations of existing literature in this field and presents avenues for future research. We present a systematic review of Arabic sentiment analysis methods, focusing specifically on research utilizing deep learning. We then situate Arabic Sentiment Analysis within the broader context, highlighting research gaps in Arabic sentiment analysis as compared to general sentiment analysis. Finally, we outline the main challenges and promising future directions for research in Arabic sentiment analysis.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理の一般的なサブタスクである感性分析では、感情、意見、その他の主観的側面を言語データから抽出する計算手法を採用している。
人間の感情を理解する上で重要な役割を担っていることから、感情分析の研究は近年大きな成長を遂げている。
しかし、ほとんどのアプローチは英語を対象としており、アラビア語の感情分析研究はいまだに未解明である。
本稿では,アラビア語の感性分析を包括的かつ現代的に調査し,本分野における既存文献の課題と限界を特定し,今後の研究への道筋を示す。
本稿では,ディープラーニングを活用した研究を中心に,アラビア語の感情分析手法を体系的に検討する。
次に、より広い文脈でアラビア感情分析を行い、一般的な感情分析と比較してアラビア感情分析における研究ギャップを強調した。
最後に、アラビア語の感情分析研究における主な課題と今後の方向性について概説する。
関連論文リスト
- Comprehensive Study on Sentiment Analysis: From Rule-based to modern LLM based system [0.0]
本研究では、感情分析の歴史的発展を考察し、レキシコンベースおよびパターンベースアプローチから、より洗練された機械学習およびディープラーニングモデルへの移行を強調した。
本稿は、最先端のアプローチをレビューし、新たなトレンドを特定し、今後の研究の方向性を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-16T04:44:52Z) - Large Language Models Meet Text-Centric Multimodal Sentiment Analysis: A Survey [66.166184609616]
ChatGPTは、テキスト中心のマルチモーダルタスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する大きな可能性を開く。
既存のLLMがテキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクにどのように適応できるかは、まだ不明である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-12T10:36:27Z) - Arabic Text Sentiment Analysis: Reinforcing Human-Performed Surveys with
Wider Topic Analysis [49.1574468325115]
詳細な研究は、2002年から2020年の間に英語で出版された133のASA論文を手作業で分析する。
主な発見は、機械学習、レキシコンベース、ハイブリッドアプローチといった、ASAで使用されるさまざまなアプローチを示している。
アラビア文字SAについては、業界だけでなく学術分野でも使用できるASAツールを開発する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-04T10:37:48Z) - Arabic Sentiment Analysis with Noisy Deep Explainable Model [48.22321420680046]
本稿では,アラビア語の感情分類フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,局所的な代理説明可能なモデルをトレーニングすることで,特定の予測を説明することができる。
アラビアサデータセットの公開ベンチマーク実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-24T19:26:53Z) - Sentiment analysis and opinion mining on E-commerce site [0.0]
本研究の目的は,感情分析における感情極性分類の課題を解決することである。
全体的プロセスの説明とともに、感情的反対を分類する幅広い手法が提示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-28T16:43:33Z) - DiaASQ : A Benchmark of Conversational Aspect-based Sentiment Quadruple
Analysis [84.80347062834517]
本稿では,対話における目標視差感の4倍を検出することを目的としたDiaASQを紹介する。
中国語と英語の両方で大規模なDiaASQデータセットを手作業で構築する。
我々は、タスクをベンチマークするニューラルネットワークを開発し、エンドツーエンドの4倍の予測を効果的に実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-10T17:18:20Z) - Sentiment Analysis of Persian Language: Review of Algorithms, Approaches
and Datasets [0.0]
感情分析を解くのに使われるほとんどの方法は、機械学習とディープラーニングである。
LSTMやBi-LSTMのようなBERTとRNNニューラルネットワークは感情分析において高い精度を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T13:08:46Z) - A Survey on sentiment analysis in Persian: A Comprehensive System
Perspective Covering Challenges and Advances in Resources, and Methods [0.0]
本論文の主な目標は、ペルシャ感情分析における最先端の進歩に関する包括的な文献調査を提供することである。
ペルシャ語テキストの感情分析手法に関する詳細な調査を行い、ペルシア語に関する以前の関連研究について論じる。
英語感情分析の最先端の発展によれば、ペルシャ語のテキストでは対処されていない問題や課題がリストアップされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T04:31:21Z) - Sentiment Analysis Based on Deep Learning: A Comparative Study [69.09570726777817]
世論の研究は我々に貴重な情報を提供することができる。
感情分析の効率性と正確性は、自然言語処理で直面する課題によって妨げられている。
本稿では、感情分析の問題を解決するためにディープラーニングを用いた最新の研究をレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-05T16:28:10Z) - A review of sentiment analysis research in Arabic language [10.145290968117402]
アラビア語はインターネット上でもっとも使われている言語の1つだが、アラビア語の感情分析に焦点を絞った研究はごくわずかである。
特に,機械翻訳や翻訳学習を活用して英語資源をアラビア語に適応させるアプローチと,アラビア語から直接派生したアプローチの両方を調査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-25T17:26:02Z) - Survey on Visual Sentiment Analysis [87.20223213370004]
本稿では、関連する出版物をレビューし、視覚知覚分析の分野の概要を概観する。
また,3つの視点から一般的な視覚知覚分析システムの設計原理について述べる。
様々なレベルの粒度と、異なる方法でイメージに対する感情に影響を与えるコンポーネントを考慮し、問題の定式化について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-24T10:15:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。