論文の概要: Multilingual Sentiment Analysis of Summarized Texts: A Cross-Language Study of Text Shortening Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00265v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 22:16:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:08.751466
• Title: Multilingual Sentiment Analysis of Summarized Texts: A Cross-Language Study of Text Shortening Effects
• Title（参考訳）: 要約テキストの多言語感性分析:テキスト短縮効果のクロスランゲージスタディ
• Authors: Mikhail Krasitskii, Grigori Sidorov, Olga Kolesnikova, Liliana Chanona Hernandez, Alexander Gelbukh,
• Abstract要約: 要約は様々な形態を持つ言語における感情分析に大きな影響を及ぼす。 本研究では,英語,ドイツ語,フランス語,スペイン語,イタリア語,フィンランド語,ハンガリー語,アラビア語の感情分類における抽出的,抽象的要約効果について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.90274643419224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Summarization significantly impacts sentiment analysis across languages with diverse morphologies. This study examines extractive and abstractive summarization effects on sentiment classification in English, German, French, Spanish, Italian, Finnish, Hungarian, and Arabic. We assess sentiment shifts post-summarization using multilingual transformers (mBERT, XLM-RoBERTa, T5, and BART) and language-specific models (FinBERT, AraBERT). Results show extractive summarization better preserves sentiment, especially in morphologically complex languages, while abstractive summarization improves readability but introduces sentiment distortion, affecting sentiment accuracy. Languages with rich inflectional morphology, such as Finnish, Hungarian, and Arabic, experience greater accuracy drops than English or German. Findings emphasize the need for language-specific adaptations in sentiment analysis and propose a hybrid summarization approach balancing readability and sentiment preservation. These insights benefit multilingual sentiment applications, including social media monitoring, market analysis, and cross-lingual opinion mining.
• Abstract（参考訳）: 要約は様々な形態を持つ言語における感情分析に大きな影響を及ぼす。 本研究では,英語,ドイツ語,フランス語,スペイン語,イタリア語,フィンランド語,ハンガリー語,アラビア語の感情分類における抽出的,抽象的要約効果について検討した。 多言語変換器 (mBERT, XLM-RoBERTa, T5, BART) と言語固有モデル (FinBERT, AraBERT) を用いて, 要約後の感情変化を評価する。 その結果、抽出的要約は、特に形態学的に複雑な言語において感情を保存しやすくし、抽象的要約は可読性を向上するが、感情の歪みを生じさせ、感情の精度に影響を及ぼすことが示された。 フィンランド語、ハンガリー語、アラビア語などの豊富な屈折形態を持つ言語は、英語やドイツ語よりも精度が低下している。 発見は、感情分析における言語固有の適応の必要性を強調し、読みやすさと感情保存のバランスをとるハイブリッド要約アプローチを提案する。 これらの洞察は、ソーシャルメディアの監視、市場分析、言語横断的な意見マイニングなど、多言語感情の応用に有用である。

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