論文の概要: Social Media Sentiments Analysis on the July Revolution in Bangladesh: A Hybrid Transformer Based Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11084v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 08:26:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:03.035575
• Title: Social Media Sentiments Analysis on the July Revolution in Bangladesh: A Hybrid Transformer Based Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: バングラデシュにおける7月革命のソーシャルメディア感性分析 : ハイブリッドトランスフォーマーに基づく機械学習アプローチ
• Authors: Md. Sabbir Hossen, Md. Saiduzzaman, Pabon Shaha,
• Abstract要約: バングラデシュの7月革命は学生主導の大規模な暴動を引き起こし、正義、説明責任、制度改革を求める国民を統一した。 ソーシャルメディアプラットフォームは、この歴史的な大衆暴動の間、大衆の感情を増幅し、言論を形成する上で重要な役割を担った。 本稿では,革命前後のソーシャルメディアコメントで表現された世論をデコードするためのハイブリッドトランスフォーマーに基づく感情分析フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The July Revolution in Bangladesh marked a significant student-led mass uprising, uniting people across the nation to demand justice, accountability, and systemic reform. Social media platforms played a pivotal role in amplifying public sentiment and shaping discourse during this historic mass uprising. In this study, we present a hybrid transformer-based sentiment analysis framework to decode public opinion expressed in social media comments during and after the revolution. We used a brand new dataset of 4,200 Bangla comments collected from social media. The framework employs advanced transformer-based feature extraction techniques, including BanglaBERT, mBERT, XLM-RoBERTa, and the proposed hybrid XMB-BERT, to capture nuanced patterns in textual data. Principle Component Analysis (PCA) were utilized for dimensionality reduction to enhance computational efficiency. We explored eleven traditional and advanced machine learning classifiers for identifying sentiments. The proposed hybrid XMB-BERT with the voting classifier achieved an exceptional accuracy of 83.7% and outperform other model classifier combinations. This study underscores the potential of machine learning techniques to analyze social sentiment in low-resource languages like Bangla.
• Abstract（参考訳）: バングラデシュの7月革命は学生主導の大規模な蜂起を引き起こし、正義、説明責任、体系的な改革を求める国民を全国に結集させた。 ソーシャルメディアプラットフォームは、この歴史的な大衆暴動の間、大衆の感情を増幅し、言論を形成する上で重要な役割を担った。 本研究では,革命前後のソーシャルメディアコメントで表現された世論をデコードするハイブリッドトランスフォーマーを用いた感情分析フレームワークを提案する。 ソーシャルメディアから収集された4,200件のBanglaコメントの新しいデータセットを使用しました。 このフレームワークは、BanglaBERT、mBERT、XLM-RoBERTa、提案するハイブリッドXMB-BERTなどの高度なトランスフォーマーベースの特徴抽出技術を用いて、テキストデータ中のニュアンスパターンをキャプチャする。 原理成分分析 (PCA) は, 計算効率を向上させるために次元削減に利用された。 感情を識別するために、従来の11の高度な機械学習分類器を探索した。 投票分類器を備えたハイブリッドXMB-BERTは83.7%の精度で他のモデル分類器よりも優れていた。 この研究は、Banglaのような低リソース言語における社会的感情を分析する機械学習技術の可能性を強調している。

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