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J-GLOBAL ID：201702277105086271   整理番号：17A0182225

レビューからのゲーマーの意見の抽出【Powered by NICT】

Extracting Gamers’ Opinions from Reviews

著者 (6件)： Sirbu Dorinela ,  Secui Ana ,  Dascalu Mihai ,  Crossley Scott Andrew ,  Ruseti Stefan ,  Trausan-Matu Stefan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SYNASC  ページ： 227-232  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 意見マイニングと感情分析は,テキストからの主観的情報,感情,意見,考えまたは感情を自動的に抽出するに焦点を当てた自然言語処理における方向の研究領域である。著者らの研究は,感情と意見,オンラインゲームレビューで発現される他の潜在的言語学的次元を同定することに中心があった。9500以上のアマゾンからの娯楽ゲームレビューは,言語資源から誘導した単語数指数に適用した主成分分析を用いて調べた。八感情成分は本研究のデータセットの最も代表的な意味および感情志向次元であると同定した。これらの成分はすべてのレビューの分散の51.2%を説明した。分散の多変量解析は八成分のうちの五は,正,負および中性ゲームレビュー間で有意差を示した。これらの五成分は,判別関数解析における予測因子として用い,55%の精度で正,負および中性評価にゲームレビューを分類することができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  単語 ,  言語学 ,  主成分分析 ,  識別関数 ,  多変量解析
準シソーラス用語： 予測因子 ,  有意差 ,  中性 ,  言語資源 ,  アマゾン ,  テキスト ,  感情分析 ,  意見マイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： レビュー ,  意見