論文の概要: Enhanced Sentiment Analysis of Iranian Restaurant Reviews Utilizing Sentiment Intensity Analyzer & Fuzzy Logic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12141v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 13:55:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:35:52.441901
• Title: Enhanced Sentiment Analysis of Iranian Restaurant Reviews Utilizing Sentiment Intensity Analyzer & Fuzzy Logic
• Title（参考訳）: 感覚インテンシティ分析とファジィ論理を利用したイランのレストランレビューの高感度分析
• Authors: Shayan Rokhva, Babak Teimourpour, Romina Babaei,
• Abstract要約: 本研究はイランのレストランレビューで研究される高度な感情分析の枠組みを提示する。 ファジィ論理と従来の感情分析技術を組み合わせて、感情極性と強度の両方を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6590638305972631
• License:
• Abstract: This research presents an advanced sentiment analysis framework studied on Iranian restaurant reviews, combining fuzzy logic with conventional sentiment analysis techniques to assess both sentiment polarity and intensity. A dataset of 1266 reviews, alongside corresponding star ratings, was compiled and preprocessed for analysis. Initial sentiment analysis was conducted using the Sentiment Intensity Analyzer (VADER), a rule-based tool that assigns sentiment scores across positive, negative, and neutral categories. However, a noticeable bias toward neutrality often led to an inaccurate representation of sentiment intensity. To mitigate this issue, based on a fuzzy perspective, two refinement techniques were introduced, applying square-root and fourth-root transformations to amplify positive and negative sentiment scores while maintaining neutrality. This led to three distinct methodologies: Approach 1, utilizing unaltered VADER scores; Approach 2, modifying sentiment values using the square root; and Approach 3, applying the fourth root for further refinement. A Fuzzy Inference System incorporating comprehensive fuzzy rules was then developed to process these refined scores and generate a single, continuous sentiment value for each review based on each approach. Comparative analysis, including human supervision and alignment with customer star ratings, revealed that the refined approaches significantly improved sentiment analysis by reducing neutrality bias and better capturing sentiment intensity. Despite these advancements, minor over-amplification and persistent neutrality in domain-specific cases were identified, leading us to propose several future studies to tackle these occasional barriers. The study's methodology and outcomes offer valuable insights for businesses seeking a more precise understanding of consumer sentiment, enhancing sentiment analysis across various industries.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、イランのレストランレビューにおいて、ファジィ論理と従来の感情分析技術を組み合わせて、感情極性と強度の両方を評価する高度な感情分析フレームワークを提案する。 1266のレビューと対応する星のレーティングのデータセットがコンパイルされ、分析のために前処理された。 Sentiment Intensity Analyzer (VADER) は、肯定的、否定的、中立的なカテゴリーの感情スコアを割り当てるルールベースのツールである。 しかし、中立性に対する顕著な偏見は、しばしば感情の強さの不正確な表現につながった。 この問題を緩和するため、ファジィな観点から2つの改良手法を導入し、中性を維持しつつ正と負の感情スコアを増幅するために平方根と第4根の変換を適用した。 これにより、修正されていないVADERスコアを利用するアプローチ1、正方根を使って感情値を変更するアプローチ2、さらに改良するために第4のルートを適用するアプローチ3の3つの異なる方法論が導かれた。 次に、ファジィルールを包含したファジィ推論システムを開発し、これらの洗練されたスコアを処理し、それぞれのアプローチに基づいて各レビューに対して1つの連続的な感情値を生成する。 人間の監督と顧客のスター評価との整合性を含む比較分析により、改良されたアプローチは中立バイアスを減らし、感情の強さを捉えることで感情分析を著しく改善したことが明らかになった。 これらの進歩にもかかわらず、ドメイン特異的なケースにおける小さな過剰増幅と持続的中立性が同定され、これらの障害に対処するためのいくつかの将来の研究が提案される。 この研究の方法論と成果は、消費者の感情をより正確に理解し、様々な産業における感情分析を強化するビジネスに貴重な洞察を与える。

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