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J-GLOBAL ID：201702253404732825   整理番号：17A0159326

カスケードモデルに基づく中国語感情要素抽出【JST・京大機械翻訳】

Chinese Evaluation Element Extraction Based on Cascaded Model

著者 (4件)： Wang Yashen (Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications,School of Computer,Beijing Institute of Technology) ,  Huang Heyan (Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications,School of Computer,Beijing Institute of Technology) ,  Feng Chong (Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications,School of Computer,Beijing Institute of Technology) ,  Liu Quanchao (Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications,School of Computer,Beijing Institute of Technology)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 10  ページ： 2459-2465  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 社交メディアの発展と成熟に伴い、毎日インターネット環境において大量のユーザーのコメント情報が発生する。評価フレーズ,評価対象と観点保持者などの感情要素を抽出することは,中国語の観点マイニングと感情分析の重要な事前任務となっている。中国語の感情要素抽出タスクに対して、本論文では、統計と規則を結合したカスケードモデルを提案し、主な貢献は以下の通りである。(1)自動車分野のコメント情報に対して、感情要素の注釈付きコーパスと関連辞書を構築した。(2)本論文では,以前の研究において注目されている中国語の評価フレーズについて,その定義と分類を詳細に分析した。(3)統計と規則を結合して、それぞれフレーズと感情要素を評価するためにカスケード抽出戦略を提案した。実験結果は,このカスケードモデルの有効性を証明し,他のルールに基づく感情的要素抽出アルゴリズムと比較して,この方法は再現率を効果的に向上させ,同時に,社交の感情的解析のための強力な支援を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *中国語 ,  自動車 ,  インターネット ,  アノテーション ,  コーパス
準シソーラス用語： 再現率 ,  感情分析 ,  フレーズ ,  *カスケードモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： information extraction ,  evaluation element ,  evaluation phrase ,  comment target ,  opinion holder

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： カスケードモデル ,  中国語 ,  感情 ,  要素