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BCSAT : A Benchmark Corpus for Sentiment Analysis in Telugu Using Word-level Annotations Sreekavitha Parupalli, Vijjini Anvesh Rao and Radhika Mamidi
テルグ語での感情分析向けのデータセット作成とベンチマークの計測
既存のリソースを活用しつつテルグ語のtokenレベルでの感情分析コーパスを構築した
テルグ語での感情分析タスクに向けて、テルグ語のSentiWordNetの単語を使いつつ、Unigram/Bigramでの感情アノテーションを行ったコーパスを作成した
文中に含まれる感情語の+/-の収支による感情予測と、機械学習ベースの感情予測の2種のベースラインを計測した
Bigram素性が重要な特徴量となっていることがわかる
ACTSA: Annotated Corpus for Telugu Sentiment Analysis Sandeep Sricharan Mukku and Radhika Mamidi
0. 論文
BCSAT : A Benchmark Corpus for Sentiment Analysis in Telugu Using Word-level Annotations Sreekavitha Parupalli, Vijjini Anvesh Rao and Radhika Mamidi
1. どんなもの？
テルグ語での感情分析向けのデータセット作成とベンチマークの計測
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
既存のリソースを活用しつつテルグ語のtokenレベルでの感情分析コーパスを構築した
3. 技術や手法のキモはどこ？
テルグ語での感情分析タスクに向けて、テルグ語のSentiWordNetの単語を使いつつ、Unigram/Bigramでの感情アノテーションを行ったコーパスを作成した
4. どうやって有効だと検証した？
文中に含まれる感情語の+/-の収支による感情予測と、機械学習ベースの感情予測の2種のベースラインを計測した
5. 議論はある？
Bigram素性が重要な特徴量となっていることがわかる
6. 次に読むべき論文は？
ACTSA: Annotated Corpus for Telugu Sentiment Analysis Sandeep Sricharan Mukku and Radhika Mamidi