論文の概要: Sentiment Analysis in SemEval: A Review of Sentiment Identification Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10457v1
- Date: Thu, 13 Mar 2025 15:25:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-14 15:51:52.401785
- Title: Sentiment Analysis in SemEval: A Review of Sentiment Identification Approaches
- Title（参考訳）: SemEvalにおける感性分析:感性識別手法の概観
- Authors: Bousselham El Haddaoui, Raddouane Chiheb, Rdouan Faizi, Abdellatif El Afia,
- Abstract要約: 2013-2021年の間,SemEvalの各エディションの上位システムについて検討した。
本稿では,感情分析システムの主要な構成要素に着目し,研究動向の進展を示すシステムについて分析する。
本研究は,前処理技術の積極的な活用,語彙に基づく単語埋め込みアプローチからの特徴工学と単語表現の進化,ニューラルネットワークとトランスフォーマーの優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6874375111244329
- License:
- Abstract: Social media platforms are becoming the foundations of social interactions including messaging and opinion expression. In this regard, Sentiment Analysis techniques focus on providing solutions to ensure the retrieval and analysis of generated data including sentiments, emotions, and discussed topics. International competitions such as the International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval) have attracted many researchers and practitioners with a special research interest in building sentiment analysis systems. In our work, we study top-ranking systems for each SemEval edition during the 2013-2021 period, a total of 658 teams participated in these editions with increasing interest over years. We analyze the proposed systems marking the evolution of research trends with a focus on the main components of sentiment analysis systems including data acquisition, preprocessing, and classification. Our study shows an active use of preprocessing techniques, an evolution of features engineering and word representation from lexicon-based approaches to word embeddings, and the dominance of neural networks and transformers over the classification phase fostering the use of ready-to-use models. Moreover, we provide researchers with insights based on experimented systems which will allow rapid prototyping of new systems and help practitioners build for future SemEval editions.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、メッセージや意見表現を含むソーシャルインタラクションの基礎になりつつある。
この点において、感情分析技術は、感情、感情、議論された話題を含む生成されたデータの検索と分析を確実にするためのソリューションを提供することに重点を置いている。
セマンティック・アセスメントに関する国際ワークショップ(セマンティック・アセスメント)のような国際コンペティションは、感情分析システムの構築に特に関心を持つ多くの研究者や実践者を惹きつけている。
本研究は,2013～2021年の間,SemEvalの各エディションの上位システムについて検討した。
我々は、データ取得、前処理、分類を含む感情分析システムの主要な構成要素に着目し、研究動向の進展を示すシステムを分析する。
本研究は,プレプロセッシング手法の積極的な活用,単語埋め込みに対する語彙ベースアプローチからの特徴工学と単語表現の進化,ニューラルネットワークとトランスフォーマーの分類段階における優位性を示す。
さらに,実験システムに基づく洞察を研究者に提供することにより,新システムの迅速なプロトタイピングと,将来のSemEval版の開発を支援することができる。
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