核心概念
機械学習を用いて、ペルシャ語の会話テキストを形式的なものに変換し、短いペルシャ語テキストの感情分類を向上させるための手法が提案されている。
摘要
この研究では、ペルシャ語での会話テキストと形式的なテキストから成る膨大なデータセットを使用して、俗語テキストを形式的な表現に変換する手法が提案されています。さらに、ラベル付きデータを用いて感情分析モデルを訓練し、最終的に81.91%の精度が達成されました。これは、ペルシャ語での感情分析とテキスト変換における重要な進展です。
統計資料
60,000件のInstagramコメントからポジティブ、ネガティブ、中立ラベル付きデータが使用された。
フォーマリゼーションツールを使用して会話コーパス内で57%以上の単語が変換された。
FastTextモデルと深層LSTMネットワークを使用して81.91%の精度が達成された。
引述
"今日では、SNS利用者が増加する中で、これらのネットワーク内で価値ある多くのデータが生成されます。"
"俗語テキストを形式的な言葉に変換することで感情分析を向上させることが目指されました。"
"この研究は、俗語テキストから形式的な言葉へ変換する際に統計的および規則ベース手法を組み合わせた新しいアプローチを示しています。"