엔론 이메일의 네트워크 및 감정 분석: 이메일 소통망 분석을 통한 주요 직원 및 기업 문화 파악
본 연구는 엔론 이메일 데이터베이스를 활용하여 네트워크 과학 및 감정 분석 기법을 통해 기업 내 정보 흐름, 주요 직원, 위기 전후의 이메일 감정 변화를 분석하고 기업 문화를 파악하고자 하였다.
트위터 데이터와 대규모 언어 모델을 이용한 교통 수단 및 이용 경험 분석
본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 소셜 미디어 데이터에서 여행 방식과 관련된 감정을 분석하는 방법론적 프레임워크를 제안합니다. 이를 통해 수동 라벨링 없이도 대중 교통 이용 경험에 대한 이해를 높이고, 교통 운영 및 정책 개선에 활용할 수 있습니다.
Sentiment Analysis of Amazon Reviews Using RoBERTa: Understanding Consumer Behavior and Decision-Making
Advanced NLP models like RoBERTa can effectively analyze sentiment in Amazon reviews, providing valuable insights into consumer behavior, aligning with behavioral economics principles, and informing strategic decision-making in marketing.
Development of BnSentMix: A Diverse, Large-Scale Bengali-English Code-Mixed Dataset for Sentiment Analysis
This research paper introduces BnSentMix, a new publicly available dataset for sentiment analysis of Bengali-English code-mixed text, addressing the lack of large-scale, diverse resources in this domain and achieving promising results with baseline models.
Unsupervised Sentiment Analysis of Tweets Using Affinity Propagation and Agglomerative Hierarchical Clustering
Combining Affinity Propagation and Agglomerative Hierarchical Clustering for unsupervised sentiment analysis effectively identifies nuanced sentiment patterns in tweets, outperforming traditional K-means clustering.
Comprehensive Evaluation of Zero- and Few-Shot Prompting with Large Language Models for Bangla Sentiment Analysis
Large language models can effectively perform sentiment analysis on Bangla text through zero- and few-shot prompting, though fine-tuned models still outperform them.
Hybrid Approach to Aspect-Based Sentiment Analysis Using Transfer Learning
Proposing a hybrid approach for Aspect-Based Sentiment Analysis using transfer learning to address domain-specific challenges and enhance performance.
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