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sentiment analysis

16 items

RESEARCHarXiv CS.CL·4/20/2026

Consistency Analysis of Sentiment Predictions using Syntactic & Semantic Context Assessment Summarization (SSAS)

Dieses Papier stellt das Syntactic & Semantic Context Assessment Summarization (SSAS)-Framework vor, um die Inkonsistenz von Stimmungsprädiktionen durch LLMs zu lösen, eine Herausforderung für zuverlässige Unternehmensanalysen. SSAS fungiert als hochentwickeltes Datenvorverarbeitungs-Framework, das hierarchische Klassifizierung und iterative Zusammenfassung nutzt, um einen signalreichen, stimmungsdichten Kontext zu schaffen und so Vorhersagen für strategische Geschäftsentscheidungen stabiler zu machen.

LLMssentiment analysisdata preprocessingEnterprise AI
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RESEARCHarXiv CS.CL·4/16/2026

A Multi-Model Approach to English-Bangla Sentiment Classification of Government Mobile Banking App Reviews

Diese Studie klassifiziert die Stimmung in englischen und bengalischen Rezensionen von mobilen Banking-Apps der bangladeschischen Regierung, basierend auf einem hybriden Etikettierungsansatz für 5.652 Rezensionen. Es wurde festgestellt, dass traditionelle Machine-Learning-Modelle wie Random Forest und Linear SVM XLM-RoBERTa für diese spezifische Aufgabe deutlich übertrafen.

Multilingual AImachine learningNatural Language Processingsentiment analysis
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ARTICLEDEV.to AI·vor 7T

Mining for Gold: Using AI Sentiment Triage to Identify Your DTC Super-Fans

Dieser Artikel untersucht, wie die KI-Sentiment-Triage DTC-Marken dabei helfen kann, ihre wertvollsten Kunden, die „Super-Fans“, zu identifizieren und zu priorisieren. Durch die Klassifizierung von Support-Interaktionen nach ihrem Advocacy-Potenzial können Unternehmen das Engagement optimieren und den hohen Lifetime Value (LTV) sowie die Empfehlungen dieser Kunden nutzen. Tools wie die OpenAI API (GPT-4) können diese Analyse automatisieren und ein hohes Ticketaufkommen in eine wachstumsfördernde Strategie verwandeln.

customer servicesentiment analysisDTCAI
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RESEARCHarXiv CS.CL·vor 21T

Beyond Sentiment Classification: A Generative Framework for Emotion Intensity Evaluation in Text

Diese Arbeit stellt einen neuartigen Ansatz zur Emotionsmodellierung vor, der von der diskreten Klassifizierung zur kontinuierlichen Bewertung der Emotionsintensität in Texten übergeht. Die Autoren erstellten einen Datensatz von emotionalen Intensitätswerten und optimierten generative Sprachmodelle, um kontinuierliche Werte von 0-100 auszugeben, was Klassifizierungs-Baselines übertrifft und Generalisierungsfähigkeiten aufzeigt.

emotion modelingFinanceNLPsentiment analysis
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DOCDEV.to AI·vor 5T

A surprisingly effective lightweight sentiment analysis approach for product reviews in Python

Dieser Inhalt beschreibt einen überraschend effektiven, leichtgewichtigen, lexikonbasierten Ansatz zur Stimmungsanalyse von Produktbewertungen in Python. Die einfache Technik erwies sich als nützlich für die frühzeitige Erkennung positiver/negativer Stimmungen, Prototyping und Massenfilterung, bevor fortgeschrittenere Transformer-basierte Modelle eingesetzt wurden.

learningmachine learningNLPsentiment analysis
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ARTICLEDEV.to AI·4/19/2026

Two Weeks of My News Aggregator: RAG Chat and a Sentiment Dial

Der Autor detailliert Updates seines Symfony 8 Nachrichtenaggregators, der nun einen RAG-konversationalen Chat zur Durchsuchung des Artikelarchivs und ein Stimmungsrad zur Beeinflussung des Rankings beinhaltet. Neue Funktionen integrieren eine hybride semantische und Keyword-Suche, wobei pgvector für Embeddings und SEAL/Loupe für die Volltextsuche genutzt werden.

Vector DatabasesRAGapplication developmentsentiment analysis
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RESEARCHarXiv CS.CL·vor 19T

Leveraging Large Language Models for Sentiment Analysis: Multi-Modal Analysis of Decentraland's MANA Token

Diese Studie untersucht die Integration der Sentimentanalyse der Decentraland Discord-Community, unter Verwendung eines BERT-basierten großen Sprachmodells, mit multimodalen Finanzdaten zur Vorhersage des MANA-Token-Preises. Die Ergebnisse zeigen, dass ein multimodales Modell, das Sentiment, Handelsvolumen und Marktkapitalisierung berücksichtigt, eine rein preisbasierte Vorhersagegrundlage deutlich übertrifft.

cryptocurrencyDecentralandPrice Predictionsentiment analysis
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ARTICLEDEV.to AI·vor 29T

Automate Your Support Sentiment Triage: AI for the DTC Founder

DTC-Gründer, die mit zahlreichen Support-Tickets überfordert sind, können KI für die automatisierte Stimmungs- und Absichtssortierung nutzen. Dieser Ansatz ergänzt menschliche Teams, indem er Low-Code-KI verwendet, um eingehende Tickets sofort auf emotionalen Ton und Schlüsselprobleme zu analysieren, was Echtzeit-Workflows und eine entsprechende Weiterleitung ermöglicht.

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RESEARCHarXiv CS.CL·5/6/2026

Semantically Enriching Investor Micro-blogs for Opinion-Aware Emotion Analysis: A Practical Approach

Diese Forschung schlägt vor, Investoren-Micro-Blogs semantisch anzureichern, um die meinungsbewusste Emotionsanalyse zu verbessern. Sie erweitert den StockEmotions-Datensatz mit granularen Meinungsdiagrammen mithilfe einer LLM-Pipeline und zeigt eine verbesserte Klassifikationsleistung mit Graph Neural Networks.

Emotion AnalysisGraph Neural NetworksNLPsentiment analysis
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