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J-GLOBAL ID：201702216962689788   整理番号：17A0056765

意味特徴に基づく電子商取引体における評価対象抽出のモデル化【Powered by NICT】

Modeling on evaluation object extraction in e-commerce corpus based on semantic feature

著者 (4件)： Gao Kai (School of Information Science & Engineering, Hebei University of Science and Technology, China, 050000) ,  Zhang Shan-shan (School of Information Science & Engineering, Hebei University of Science and Technology, China, 050000) ,  Su Shu (School of Information Science & Engineering, Hebei University of Science and Technology, China, 050000) ,  Li Mei (School of Information Science & Engineering, Hebei University of Science and Technology, China, 050000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICMIC  ページ： 434-438  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： 新しくショッピングツールとして,電子商取引は,研究者の多くの注意を引きつけてきた。コメント多様性の特性によると,感情情報の重要な成分である評価対象を抽出する必要がある。本論文では,条件付き確率場(CRF)は評価対象抽出を行うために検討した。感情抽出に一般的に用いられている特徴を観測した後,本論文では,全ての特徴四つのカテゴリー,すなわち単語セグメンテーション,品詞タグ付け(POS),依存性構文解析,意味的係り受け解析への結論とした。,新しい特徴意味依存性の導入に焦点を当てた本研究で非常に重要な項目である。実験では,抽出タスクパフォーマンスにおける様々な特徴との組合せを検討し,詳細な比較研究を行った。実験結果から意味的依存性の特微量を加えること評価対象抽出の点で優れた性能を持つことを確認した。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： 構文分析 ,  単語 ,  *電子商取引 ,  セグメンテーション ,  タスクパフォーマンス ,  *モデリング
準シソーラス用語： 比較研究 ,  係り受け解析 ,  品詞タグ付け ,  条件つき確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  経営工学一般  (KA01010C) ,  事務・経営情報処理  (JE15020F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電子商取引 ,  評価対象 ,  モデル化