論文の概要: Understanding Public Perception of Crime in Bangladesh: A Transformer-Based Approach with Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21234v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 18:00:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.161123
• Title: Understanding Public Perception of Crime in Bangladesh: A Transformer-Based Approach with Explainability
• Title（参考訳）: バングラデシュにおける公的な犯罪認識の理解--説明可能性を用いたトランスフォーマーに基づくアプローチ
• Authors: Fatema Binte Hassan, Md Al Jubair, Mohammad Mehadi Hasan, Tahmid Hossain, S M Mehebubur Rahman Khan Shuvo, Mohammad Shamsul Arefin,
• Abstract要約: 本研究では, ユーザ生成コメントを肯定的, 否定的, 中立的な3つのカテゴリに分類することで, 犯罪関連ニュースに対する認識の高まりについて検討する。 分類精度97%のXLM-RoBERTaベースアーキテクチャを用いたトランスフォーマーモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, social media platforms have become prominent spaces for individuals to express their opinions on ongoing events, including criminal incidents. As a result, public sentiment can shift dynamically over time. This study investigates the evolving public perception of crime-related news by classifying user-generated comments into three categories: positive, negative, and neutral. A newly curated dataset comprising 28,528 Bangla-language social media comments was developed for this purpose. We propose a transformer-based model utilizing the XLM-RoBERTa Base architecture, which achieves a classification accuracy of 97%, outperforming existing state-of-the-art methods in Bangla sentiment analysis. To enhance model interpretability, explainable AI technique is employed to identify the most influential features driving sentiment classification. The results underscore the effectiveness of transformer-based models in processing low-resource languages such as Bengali and demonstrate their potential to extract actionable insights that can support public policy formulation and crime prevention strategies.
• Abstract（参考訳）: 近年、ソーシャルメディアプラットフォームは、犯罪事件を含む進行中の出来事について個人が意見を述べるための顕著な場となっている。 その結果、公共の感情は時間とともに動的に変化する。 本研究では, ユーザ生成コメントを肯定的, 否定的, 中立的な3つのカテゴリに分類することで, 犯罪関連ニュースに対する認識の高まりについて検討する。 バングラ語によるソーシャルメディアコメント28,528件を新たに収集したデータセットを開発した。 本稿では,XLM-RoBERTaベースアーキテクチャを用いたトランスフォーマーモデルを提案する。 モデル解釈可能性を高めるために、感情分類を駆動する最も影響力のある特徴を特定するために、説明可能なAI技術が採用されている。 その結果、ベンガル語などの低リソース言語処理におけるトランスフォーマーモデルの有効性を裏付け、公共政策の定式化や犯罪防止戦略を支援する実用的な洞察を抽出する可能性を示した。

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