Communication Methods and Measures· 2018Q1
Kelimelerden Fazlası: Kelime Gömülmeleri ile Duygu Analizi
More than Bags of Words: Sentiment Analysis with Word Embeddings
- 223atıf
- Q1SCImago
- 2018yıl
Kısa özet
Kelimelerin anlam benzerliklerini yakalayan kelime gömülmelerini kullanan yeni bir duygu analizi yöntemi, parlamento konuşmalarındaki olumsuzluk düzeylerini tahmin etmede yüksek doğruluk sağladı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kelimelerin anlam benzerliklerini yakalayan kelime gömülmelerine dayalı bir duygu analizi yöntemi sunulmaktadır.
- Yöntem, olumsuzluk düzeylerini tahmin etmek için denetimli bir makine öğrenimi prosedüründe kelime gömülmelerini kullanır.
- Doğruluk, kalabalık kodlanmış eğitim cümleleriyle değerlendirilmiştir.
- Dış geçerlilik, Avusturya parlamento konuşmalarında test edilmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Moving beyond the dominant bag-of-words approach to sentiment analysis we introduce an alternative procedure based on distributed word embeddings. The strength of word embeddings is the ability to capture similarities in word meaning. We use word embeddings as part of a supervised machine learning procedure which estimates levels of negativity in parliamentary speeches. The procedure’s accuracy is evaluated with crowdcoded training sentences; its external validity through a study of patterns of negativity in Austrian parliamentary speeches. The results show the potential of the word embeddings approach for sentiment analysis in the social sciences.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Communication Methods and Measures, 2018 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Genel Sosyal Bilimler
General Social SciencesSocial Sciences