Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bridging Emotions and Architecture: Sentiment Analysis in Modern Distributed Systems

論文の概要: Bridging Emotions and Architecture: Sentiment Analysis in Modern Distributed Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18260v1
Date: Mon, 24 Mar 2025 01:01:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-25 14:37:37.336499
Title: Bridging Emotions and Architecture: Sentiment Analysis in Modern Distributed Systems
Title（参考訳）: ブリッジング感情とアーキテクチャ:現代の分散システムにおける感覚分析
Authors: Mahak Shah, Akaash Vishal Hazarika, Meetu Malhotra, Sachin C. Patil, Joshit Mohanty,
Abstract要約: センチメント分析は、ソーシャルメディアの監視、顧客のフィードバック評価、市場調査など、様々な分野に適用されている。本稿では、様々なアプローチ、課題、今後の研究に集中して、感情分析が分散システムにどのように収束するかを検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Sentiment analysis is a field within NLP that has gained importance because it is applied in various areas such as; social media surveillance, customer feedback evaluation and market research. At the same time, distributed systems allow for effective processing of large amounts of data. Therefore, this paper examines how sentiment analysis converges with distributed systems by concentrating on different approaches, challenges and future investigations. Furthermore, we do an extensive experiment where we train sentiment analysis models using both single node configuration and distributed architecture to bring out the benefits and shortcomings of each method in terms of performance and accuracy.
Abstract（参考訳）: センチメント分析は、ソーシャルメディア監視、顧客フィードバック評価、市場調査など、さまざまな分野に適用されているため、NLP内の分野として重要になっている。同時に、分散システムは大量のデータの効率的な処理を可能にします。そこで本研究では,様々なアプローチ,課題,今後の研究に集中して,感情分析が分散システムにどのように収束するかを検討する。さらに、単一ノード構成と分散アーキテクチャの両方を用いて感情分析モデルを訓練し、パフォーマンスと正確性の観点から各手法の利点と欠点を明らかにする。

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