【序論】
近年、自然言語処理技術の発展により、様々な分野での応用が可能になってきた。特に感情分析は、SNSやレビューサイトなどからの顧客の声を分析し、企業や商品の改善に繋げるために重要な技術となっている。しかし、感情分析はテキストデータの膨大な量に対して十分な精度を維持することが困難であるという課題がある。そこで、本論文ではアン（Attention Network）を用いた感情分析の精度向上に焦点を当て、既存の手法と比較しつつ、アンの有効性を検証していく。具体的には、アンを使用したモデルと使用しないモデルで分類精度を比較し、その改善度合いを検証する。また、データセットの前処理において、どのような前処理方法が感情分析に有効であるかも考察する。本研究は、感情分析の精度向上に貢献し、企業やサービスの品質向上に繋がる手法の開発につながることが期待される。
【本論】
本論文では、アン（Attention Network）を用いた感情分析の精度向上に焦点を当てる。感情分析は、SNSやレビューサイトなどからの顧客の声を分析することで、企業や商品の改善に繋げるために重要な技術となっているが、テキストデータの膨大な量に対して十分な精度を維持することが困難であるという課題がある。そこで、本研究では、アンを使用したモデルと使用しないモデルで分類精度を比較し、アンの有効性を検証する。 また、データセットの前処理において、どのような前処理方法が感情分析に有効であるかも検討する。これにより、アンを用いた感情分析において最適な前処理方法を明らかにすることができる。 本研究の成果は、感情分析の精度向上に貢献することが期待される。特に、アンを使用することで、一般的な深層学習手法よりも高い分類精度が得られる可能性があるため、企業やサービスの品質向上に繋がる手法の開発につながると期待される。
【結論】
本研究では、アン（Attention Network）を用いた自然言語処理における感情分析の精度向上に焦点を当て、その有効性を検証することに成功した。アンを使用したモデルと使用しないモデルで分類精度を比較し、アンの有効性を示した。また、データセットの前処理についても考察した。本研究の成果は、感情分析技術の進化に貢献し、顧客の声を正確に把握した改善策の提案につながることが期待される。さらに、考察した前処理方法は、他の自然言語処理技術にも応用可能な手法として期待される。今後は、アンのさらなる活用や新たな手法の開発など、感情分析技術の発展に貢献する研究が必要とされる。
