BERT-Deep CNN: State-of-the-Art for Sentiment Analysis of COVID-19 Tweets

要約

ソーシャルメディア技術の急速な発展により、情報の自由な流通が加速しています。
新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の発生により、社会的および心理的に大きな影響が国民に及んでいます。
COVID-19 パンデミックは、ソーシャル メディア プラットフォームで議論されている現在の出来事の 1 つです。
このパンデミックから社会を守るためには、ソーシャル メディアで人々の感情を研究することが重要です。
その特定の特性の結果として、ツイートなどのテキストのセンチメント分析は依然として困難です。
感情分析は強力なテキスト分析ツールです。
非構造化データから意見や感情を自動的に検出して分析します。
電子メール、調査、レビュー、ソーシャル メディアの投稿、Web 記事など、さまざまなソースからのテキストがセンチメント分析ツールによって調べられ、そこから意味が抽出されます。
感情を評価するために、自然言語処理 (NLP) と機械学習の手法が使用され、文やフレーズ内のエンティティ、トピック、テーマ、およびカテゴリに重みが割り当てられます。
機械学習ツールは、テキスト内の感情の例を調べることで、人間の介入なしで感情を検出する方法を学習します。
パンデミックの状況では、ソーシャル メディアのテキストを分析して感傷的な傾向を明らかにすることは、社会のニーズをよりよく理解し、将来の傾向を予測するのに非常に役立ちます。
最先端のBERTおよびDeep CNNモデルを使用して、ソーシャルメディアを通じてCOVID-19パンデミックに対する社会の認識を研究する予定です。
感情分析における他のディープ モデルに対する BERT モデルの優位性は明らかであり、この記事で言及されているさまざまな調査研究の比較から結論付けることができます。

要約(オリジナル)

The free flow of information has been accelerated by the rapid development of social media technology. There has been a significant social and psychological impact on the population due to the outbreak of Coronavirus disease (COVID-19). The COVID-19 pandemic is one of the current events being discussed on social media platforms. In order to safeguard societies from this pandemic, studying people’s emotions on social media is crucial. As a result of their particular characteristics, sentiment analysis of texts like tweets remains challenging. Sentiment analysis is a powerful text analysis tool. It automatically detects and analyzes opinions and emotions from unstructured data. Texts from a wide range of sources are examined by a sentiment analysis tool, which extracts meaning from them, including emails, surveys, reviews, social media posts, and web articles. To evaluate sentiments, natural language processing (NLP) and machine learning techniques are used, which assign weights to entities, topics, themes, and categories in sentences or phrases. Machine learning tools learn how to detect sentiment without human intervention by examining examples of emotions in text. In a pandemic situation, analyzing social media texts to uncover sentimental trends can be very helpful in gaining a better understanding of society’s needs and predicting future trends. We intend to study society’s perception of the COVID-19 pandemic through social media using state-of-the-art BERT and Deep CNN models. The superiority of BERT models over other deep models in sentiment analysis is evident and can be concluded from the comparison of the various research studies mentioned in this article.

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