[論文レビュー] Sentiment Analysis for Arabic in Social Media Network: A Systematic Mapping Study

M. E. Abo, Ram Gopal Raj+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 26, 2019

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 73被引用数 12

ひとこと要約

本系統的マッピング研究では、2015年以降のソーシャルメディアにおけるアラビア語センチメント分析（ASA）に関する51件の一次研究を、根拠に基づく手法を用いて研究動向、手法、貢献を分析した。この研究は、ソリューション指向の研究が支配的である成長著しい分野であることが明らかになった。主な動向として、評価、検証、深層学習やハイブリッドモデルの新たな技術が挙げられる。

ABSTRACT

With the expansion in tenders on the Internet and social media, Arabic Sentiment Analysis (ASA) has assumed a significant position in the field of text mining study and has since remained used to explore the sentiments of users about services, various products or topics conversed over the Internet. This mapping paper designs to comprehensively investigate the papers demographics, fertility, and directions of the ASA research domain. Furthermore, plans to analyze current ASA techniques and find movements in the research. This paper describes a systematic mapping study (SMS) of 51 primary selected studies (PSS) is handled with the approval of an evidence-based systematic method to ensure handling of all related papers. The analyzed results showed the increase of both the ASA research area and numbers of publications per year since 2015. Three main research facets were found, i.e. validation, solution, and evaluation research, with solution research becoming more treatment than another research type. Therefore numerous contribution facets were singled out. In totality, the general demographics of the ASA research field were highlighted and discussed

研究の動機と目的

• ソーシャルメディア文脈におけるアラビア語センチメント分析（ASA）分野の研究状況を包括的にマッピングすること。
• ASA文献における主要な研究動向、手法、テーマクラスタを特定すること。
• ASA研究における出版動向、研究焦点の分布、手法の進化を分析すること。
• 特にソリューション指向の研究が優勢であることを明らかにし、その貢献を強調すること。
• 今後の研究の指針とベンチマーク作成のため、ASA研究分野の構造的概要を提供すること。

提案手法

• 包括的な文献回収と分析を保証する根拠に基づくプロトコルに従い、系統的マッピング研究（SMS）を実施した。
• 広範な出版物のプールから、事前に定めた含む・除外基準に従い、51件の一次研究（PSS）を選定した。
• テーマ的および手法的コーディングを用いて、研究タイプ（検証、ソリューション、評価）に基づき分類した。
• 2015年から2019年の各年における出版動向、研究焦点の分布、手法的アプローチを分析した。
• 繰り返し現れる技術、ツール、フレームワークを同定するために、定性的および定量的統合手法を用いた。
• 研究の人口統計、出版動向、手法の進化を可視化（図および表）することで表現した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソーシャルメディアにおけるアラビア語センチメント分析（ASA）研究で、主な研究タイプ（検証、ソリューション、評価）は何か？
• RQ2 2015年から2019年にかけて、ASA研究の出版数はどのように変化したか？
• RQ3 ASA研究で最も頻繁に使用されている手法および技術は何か？
• RQ4 現在のASA文献に顕在する研究ギャップと新たな動向は何か？
• RQ5 ASA研究の手法的およびテーマ的特徴は、時間経過とともにどのように変化しているか？

主な発見

• 2015年以降、ASA研究分野における出版数が著しく増加しており、学術的および実務的関心の高まりを示している。
• ソリューション指向の研究が最も一般的な研究タイプであり、検証および評価研究を上回っている。
• 深層学習およびハイブリッドモデルを採用する研究の数が増加しており、先進的なNLP技術へのシフトを示している。
• 評価と検証は依然として重要だが、それほど支配的ではないため、標準化されたベンチマークとデータセットの必要性が浮き彫りになっている。
• 大多数の研究が現代の口語的アラビア語および非公式なアラビア語に焦点を当てており、言語的多様性に対処する課題が浮き彫りになっている。
• 多言語および事前学習済みモデルの使用傾向が顕著であるが、アラビア語固有のモデルはまだ十分に発展していない。