論文の概要: Emotion Detection in Twitter Messages Using Combination of Long Short-Term Memory and Convolutional Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20163v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 02:39:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:13.044993
• Title: Emotion Detection in Twitter Messages Using Combination of Long Short-Term Memory and Convolutional Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 長期記憶と畳み込みニューラルネットワークを組み合わせたTwitterメッセージの感情検出
• Authors: Bahareh Golchin, Noushin Riahi,
• Abstract要約: この記事では、約4億2000万人のアクティブユーザーがいる最も人気のあるソーシャルネットワークの1つであるTwitterを使って、データを抽出する。 本研究では、教師付き学習とディープニューラルネットワークアルゴリズムを用いて、Twitterユーザーの感情状態を分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: One of the most significant issues as attended a lot in recent years is that of recognizing the sentiments and emotions in social media texts. The analysis of sentiments and emotions is intended to recognize the conceptual information such as the opinions, feelings, attitudes and emotions of people towards the products, services, organizations, people, topics, events and features in the written text. These indicate the greatness of the problem space. In the real world, businesses and organizations are always looking for tools to gather ideas, emotions, and directions of people about their products, services, or events related to their own. This article uses the Twitter social network, one of the most popular social networks with about 420 million active users, to extract data. Using this social network, users can share their information and opinions about personal issues, policies, products, events, etc. It can be used with appropriate classification of emotional states due to the availability of its data. In this study, supervised learning and deep neural network algorithms are used to classify the emotional states of Twitter users. The use of deep learning methods to increase the learning capacity of the model is an advantage due to the large amount of available data. Tweets collected on various topics are classified into four classes using a combination of two Bidirectional Long Short Term Memory network and a Convolutional network. The results obtained from this study with an average accuracy of 93%, show good results extracted from the proposed framework and improved accuracy compared to previous work.
• Abstract（参考訳）: 近年,ソーシャルメディアのテキストで感情や感情を認識することが問題となっている。 感情や感情の分析は、文章中の製品、サービス、組織、人々、トピック、イベント、特徴に対する人々の意見、感情、態度、感情といった概念的情報を認識することを目的としている。 これらは問題空間の偉大さを示している。 現実の世界では、企業や組織は常に、自分たちの製品、サービス、またはそれに関連するイベントについて、人々のアイデア、感情、方向性を収集するツールを探しています。 この記事では、約4億2000万人のアクティブユーザーがいる最も人気のあるソーシャルネットワークの1つであるTwitterを使って、データを抽出する。 このソーシャルネットワークを使えば、ユーザーは個人的な問題、ポリシー、製品、イベントなどについて情報や意見を共有できる。 データは利用可能であるため、感情状態の適切な分類に使用することができる。 本研究では、教師付き学習とディープニューラルネットワークアルゴリズムを用いて、Twitterユーザーの感情状態を分類する。 モデルの学習能力を高めるために深層学習法を用いることは、大量の利用可能なデータのために有利である。 様々なトピックで収集されたつぶやきは、2つの双方向長短記憶ネットワークと畳み込みネットワークを組み合わせた4つのクラスに分類される。 本研究の結果は, 平均93%の精度で, 提案手法から抽出した優れた結果を示し, 従来よりも精度が向上した。

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