政治的ツイートの名前認識と感情分析に関するクラウドワーカーとNLPツールの性能比較【JST・京大機械翻訳】

Jalal Mona; Mays Kate K.; Guo Lei; Betke Margrit

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202787007410 整理番号：22P0110307

政治的ツイートの名前認識と感情分析に関するクラウドワーカーとNLPツールの性能比較【JST・京大機械翻訳】

Performance Comparison of Crowdworkers and NLP Tools on Named-Entity Recognition and Sentiment Analysis of Political Tweets

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2020年02月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

2つの重要なNLPタスク,名目認識(NER)およびエンティティレベル感情(ELS)解析を解く際の,群衆国と7つの自然言語処理(NLP)ツールキットの精度の比較結果を報告した。ここでは,2016年2月にアメリカ合衆国の一次選出中に収集された,挑戦的なデータセット,1,000の政治的ツイートに焦点を当てた。各ピンセットは,少なくとも4つの名称的候補,すなわち4つの名前のエンティティの1つに言及する。政治的コミュニケーションの専門家によって確立されたグラウンドトルスは,ピンセットで言及された各候補のためのエンティティレベルの感情情報を持っている。いくつかの市販およびオープンソースツールを試験した。著者らの実験は,政治的ツイートのデータセットに対して,最も正確なNERシステム,GoogleクラウドNL,が群衆国とほぼ同等に行われたが,最も正確なELS解析システム,10siStrengthは30パーセント以上の大きなマージンによって,群衆者の正確性に整合しないことを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , ,
, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 医用情報処理

, , , , ,

前のページに戻る