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J-GLOBAL ID：201702260302842669   整理番号：17A0757963

標的に関する関連認識事象による姿勢分類【Powered by NICT】

Stance Classification by Recognizing Related Events about Targets

著者 (4件)： Sasaki Akira ,  Mizuno Junta ,  Okazaki Naoaki ,  Inui Kentaro
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WI  ページ： 582-587  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： 近年,多くの人々がツィッターやFacebookのようなソーシャルネットワークサービスを用いた彼らの意見を発現する。各所見は,製品,サービス,政治のようなものに関連した姿勢を持っている。姿勢を検出する作業は感情分析,評判マイニング,姿勢検出として知られている。姿勢検出のための一般的な方法は,テキスト中の標的に向けた感情極性を用いた。本法は,標的感情分析として知られている。ターゲットはテキストに現れるならば,標的感情極性に基づいて検出スタンスは働くことになった。しかし,事象(例えばイベント「を可能にする同性結婚」から「Iヒトなぜ女性のみで結合できるかを理解できない」,「低出生率の問題はより厳しくなる」)に対する考え方を検出できるか。これら姿勢を検出するために,それは,その事象が起こる状況を認識する必要があるまたは起こらなかった。これら現象を含むテキストを分類するために,事前状況と効果を考慮した機械学習に基づく分類法を提案した。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： 機械学習 ,  ヒト ,  *検出 ,  女性 ,  出生率 ,  極性
準シソーラス用語： 分類法 ,  テキスト ,  感情分析 ,  ソーシャルネットワーキングサービス ,  Facebook ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 標的 ,  事象 ,  姿勢 ,  分類