論文の概要: Evaluating Compositional Approaches for Focus and Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07810v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 09:52:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.035869
• Title: Evaluating Compositional Approaches for Focus and Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 焦点・感性分析のための構成的アプローチの評価
• Authors: Olga Kellert, Muhammad Imran, Nicholas Hill Matlis, Mahmud Uz Zaman, Carlos Gómez-Rodríguez,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理(NLP)における言語学・感性分析(SA)における焦点分析(FA)の構成的アプローチの評価結果について要約する。 FAとSAは密接な関係にあるため,SAの組成規則もFAに当てはまると論じている。 非合成分析法とは対照的に, 構成解析法の利点は, 解釈可能性と説明可能性である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.627508350795118
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper summarizes the results of evaluating a compositional approach for Focus Analysis (FA) in Linguistics and Sentiment Analysis (SA) in Natural Language Processing (NLP). While quantitative evaluations of compositional and non-compositional approaches in SA exist in NLP, similar quantitative evaluations are very rare in FA in Linguistics that deal with linguistic expressions representing focus or emphasis such as "it was John who left". We fill this gap in research by arguing that compositional rules in SA also apply to FA because FA and SA are closely related meaning that SA is part of FA. Our compositional approach in SA exploits basic syntactic rules such as rules of modification, coordination, and negation represented in the formalism of Universal Dependencies (UDs) in English and applied to words representing sentiments from sentiment dictionaries. Some of the advantages of our compositional analysis method for SA in contrast to non-compositional analysis methods are interpretability and explainability. We test the accuracy of our compositional approach and compare it with a non-compositional approach VADER that uses simple heuristic rules to deal with negation, coordination and modification. In contrast to previous related work that evaluates compositionality in SA on long reviews, this study uses more appropriate datasets to evaluate compositionality. In addition, we generalize the results of compositional approaches in SA to compositional approaches in FA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)における言語学と感性分析(SA)における焦点分析(FA)の構成的アプローチの評価結果について要約する。 SAにおける構成的アプローチと非構成的アプローチの定量的評価はNLPに存在しているが、言語学において「ジョンが去った」といった焦点や強調を表す言語表現を扱うFAでは、同様の定量的評価は極めて稀である。 FA と SA は FA と密接に関連しているため, FA の組成規則も FA に当てはまると論じることで, 研究のギャップを埋める。 SAにおける我々の構成的アプローチは、英語のUniversal Dependencies(UD)の定式化に代表される修正規則、調整規則、否定規則などの基本的な統語規則を利用し、感情辞書からの感情を表す単語に適用する。 非合成分析法とは対照的に, 構成解析法の利点は, 解釈可能性と説明可能性である。 構成的アプローチの精度を検証し,簡単なヒューリスティックなルールを用いて否定,調整,修正を行う非構成的アプローチVADERと比較する。 長いレビューでSAの構成性を評価する以前の関連研究とは対照的に,本研究ではより適切なデータセットを用いて構成性を評価する。 さらに, FAにおける構成的アプローチから構成的アプローチへのSAにおける構成的アプローチの結果を一般化する。

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