モバイルレジェンドのアプリレビューに対する機械学習とLSTMベース深層学習モデルによる感情分析

arXiv cs.CL / 2026/5/5

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要点

この研究は、モバイルレジェンドのアプリレビューに対する感情分析について、伝統的な機械学習手法とLSTMベースの深層学習モデルを比較します。
10,000件のラベル付きレビュー（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を用いて、TF-IDF特徴量とPyCaret AutoMLのベースラインを検証します。
LSTMモデルは古典的な機械学習ベースラインを上回り、92%の精度と加重F1スコア91%を達成したと報告されています。
その結果、深層学習はテキストの文脈依存やくだけた表現を扱うのに適しており、単語や文の並びによる逐次的な依存関係を捉えられる点が示唆されます。
本論文は、アプリレビューの感情分析タスクにおいて古典的MLとLSTMアーキテクチャの選択を検討するための比較枠組みを提供します。