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J-GLOBAL ID：201702274795876571   整理番号：17A0258171

遷移学習に基づく選の感情的解析【JST・京大機械翻訳】

Transfer Learning Based Sentiment Analysis for Poetry of the Tang Dynasty and Song Dynasty

著者 (6件)： Wu Bin (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Ji Jia (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Meng Lin (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Shi Chuan (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Zhao Huidong (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Li Yiqing (Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia, Beijing University of Posts and Telecommunications)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 11  ページ： 2780-2787  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： 計算社会学の発展に伴い、データマイニングを利用して社会の感情を分析することは最近の研究の重点である。現在の研究は主に現代のテキストに対して、古代の詩のような短いテキストに対する感情の分析は比較的に少ない。本論文では、短テキストの特徴拡張に基づく移動学習モデルモデルを提案し、詩の感情を分析することによって、当時の社会及び文化について更に理解する。まず第一に,本論文は,頻出語対に基づくより特徴ベクトルを拡張して,次に,移動学習モードを通して,3つの分類装置を確立して,最終的に感情的解析結果を得て,CATL-PCOモデルは,よりの短いテキスト特性の問題を解決することができた。これに基づき、現代の訳文情報の欠乏による古代詩の感情分析の困難問題を更に解決し、それによって精確な感情の傾向を正確に分析し、計算社会学の角度から、中国の歴史に対する認識を増進する。実験により、訓練セットが中国の選であるとき、本論文で提案した方法は正確に唐の感情分類を行うことができ、また唐と宋の各時期の感情分析及び代表的な流派分析に応用できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中華人民共和国 ,  分類装置 ,  社会学 ,  データマイニング ,  学習モデル ,  *学習
準シソーラス用語： 感情分類 ,  感情分析 ,  特徴ベクトル ,  古代 ,  テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sentiment analysis ,  computational social science ,  poetries of the Tang dynasty and Song dynasty ,  transfer learning

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遷移 ,  学習 ,  解析