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J-GLOBAL ID：201702287581553999   整理番号：17A0321427

深い畳込みニューラルネットワークを用いた意見マイニングのためのアスペクト抽出【Powered by NICT】

Aspect extraction for opinion mining with a deep convolutional neural network

著者 (3件)： Poria Soujanya (Temasek Laboratories, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Cambria Erik (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Gelbukh Alexander (CIC, Instituto Politecnico Nacional, Mexico)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 108  ページ： 42-49  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,意見マイニングのアスペクト抽出に対する最初の詳細な学習アプローチを提案した。アスペクト抽出では,オピニオン文章における意見ターゲットを認定することに属する感情分析のサブタスクである,すなわち,製品あるいはサービスの特定の側面を検出における意見ホルダは約いずれかほめるまたは主訴である。7層深層畳込みニューラルネットワークを用いたいずれかアスペクトまたは非アスペクト語としてオピニオン文章における各単語を標識した。も同じ目的のための言語パターンの集合を開発し,ニューラルネットワークと組み合わせた。得られたアンサンブル分類器,感情分析のための単語埋込みモデルと結合して,提案アプローチが,最先端の方法よりも有意に優れた精度を得ることができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 言語 ,  *ニューラルネットワーク ,  深層 ,  学習 ,  単語 ,  *畳込み
準シソーラス用語： アンサンブル分類器 ,  感情分析 ,  *意見マイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 感情分析 ,  アスペクト抽出 ,  意見マイニング ,  CNN ,  RBM ,  DNN

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  意見マイニング