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J-GLOBAL ID：201602275715623502   整理番号：16A1244375

マルチカテゴリセマンティッククラスタリングに基づくニュース読者の情緒分類【JST・京大機械翻訳】

Emotion classification for news readers based on multi-category semantic word clusters

著者 (5件)： Wen Wen (School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology) ,  Wu Biao (School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology) ,  Cai Ruichu (School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology) ,  Hao Zhifeng (School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology) ,  Wang Lijuan (School of Computer Science and Technology, Guangdong University of Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 8  ページ： 2076-2081  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テキストの読者の感情の分析と研究はインターネットの負の情報を発見するのに役立ち、世論監視の重要な構成部分である。読者の異なる感情を引き起こす主な要因はテキストの意味内容にあり、どのようにテキストの意味特徴を抽出するかが重要な問題となる。この問題に対して、まずWORD2VECモデルを用いて、テキストに対して初期の意味表現を行うことを提案した。これらに基づき,それぞれの感情分類によって代表的意味論的クラスタを構築し,次に,いくつかの判定基準を用いて,分類語の有効なクラスタを選択し,それにより,従来のテキスト語のベクトル表現を,意味論的クラスタリングにおけるベクトル表現に改善した。最後に,マルチラベル分類法を用いて,感情ラベルの学習と分類を行った。実験結果は,提案方法が既存の代表的方法より良い精度と安定性を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 判定基準 ,  ベクトル ,  インターネット ,  意味論 ,  *クラスタ化 ,  世論 ,  *クラスタ ,  *ニュース ,  *改変
準シソーラス用語： 意味表現 ,  テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sentiment analysis ,  emotion classification ,  semantic word cluster ,  multi-label learning ,  word2vec

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニュース ,  読者 ,  情緒 ,  分類