Translation is not enough: Comparing Lexicon-based methods for sentiment analysis in Persian
Notice bibliographique
Résumé
Sentiment analysis is a subfield of data mining and natural language processing with the aim of extracting people's opinion and appraisals from their comments on the Web. Contrary to machine learning approach, lexicon-based methods have some important advantages like domain-independency and being needless of a large annotated training corpus and hence are faster. This makes lexicon-based approach prevalent in the sentiment analysis community. However, for Persian language, in contrast to English, using lexicon-based method is a new discipline. There are limited lexicons available for sentiment analysis in Persian, almost all of them are directly translated from English. In the current study, four lexicons are compared to show the importance of lexicons in the performance of document-level sentiment analysis. Specifically, the Persian version of NRC lexicon, SentiStrength, CNRC, and Adjectives are compared in a pure lexicon-based scenario. Experiments are carried out on the document-level edition of SPerSent dataset. Results show that direct translation used in NRC leads the poorest performance while pre-processing and refining lexicons used in SentiStrength and CNRC improves the performance. Also, the results show that using just adjectives leads to higher results in comparison to using NRC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».