Arabic Metaphor Sentiment Classification Using Semantic Information

要約

この論文では、セマンティックタグに基づいたAMCのセンチメント分類のために新しく設計された自動ツールを使用して、アラビア語のメタファーコーパス（AMC）[1]のテストについて説明します。
このツールには、感情分類のためのセマンティックな感情タグが組み込まれています。
Fスコア、リコール、および精度である標準的な方法を使用してツールを評価します。
この方法は、新しく設計されたツールを介した感情に対するアラビア語のオンラインメタファーの影響を示すことです。
私たちの知る限り、これは、メタファーの影響を見つけるためにセマンティックタグを使用してアラビア語のメタファーの感情分類を実施する最初のアプローチです。

要約(オリジナル)

In this paper, I discuss the testing of the Arabic Metaphor Corpus (AMC) [1] using newly designed automatic tools for sentiment classification for AMC based on semantic tags. The tool incorporates semantic emotional tags for sentiment classification. I evaluate the tool using standard methods, which are F-score, recall, and precision. The method is to show the impact of Arabic online metaphors on sentiment through the newly designed tools. To the best of our knowledge, this is the first approach to conduct sentiment classification for Arabic metaphors using semantic tags to find the impact of the metaphor.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google