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J-GLOBAL ID：201202271789932205   整理番号：12A1377724

スケアースリソーシス言語における半教師つき感情分類:比較研究

Semi-supervised Sentiment Classification in Resource-Scarce Language: A Comparative Study

著者 (5件)： REN Yong (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  KAJI Nobuhiro (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  YOSHINAGA Naoki (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  TOYODA Masashi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  KITSUREGAWA Masaru (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 172(DE2012 16-26)  ページ： 59-64  発行年： 2012年07月25日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 消費者発信型メディア(例えばアマゾンレビュー,ツイッターなど)の出現により,感情分類が白熱化した話題になってきている。従来アプローチは,スケアースリソーシス言語内で得ることが困難な多大な言語学的資源に頼っていた。この問題を克服するために,半教師つき学習(SSL)アルゴリズムを開発した。しかしながら,実際にSSLアプローチを採用しようとする時,SSLの文献に含まれている開発と種類に関して,多くの有望な候補から適切な手法を決定する際に,大抵,困難に直面する。本研究では,スケアースリソーシス言語(筆者らの場合は中国語)に対する文書レベルの感情分類タスクに対する,いくつかの代表的なSSLアルゴリズムに関する経験的評価を行い,3つの現実のデータセットを用いて比較実験を実施した。類似の定理を説明し,各々の評価したアルゴリズムに対する特性と,関連する既存の問題を示した。開発したSSL法に関心のある他の人々が,筆者らの経験から利益を得ることができると信じる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *分類 ,  *感情 ,  中国語 ,  集合 ,  研究 ,  学習
準シソーラス用語： データセット ,  *半教師つき学習 ,  比較研究

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (21件)：

• RAVICHANDRAN, D. Video suggestion and discovery for youtube : taking random walks through the view graph. Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web, WWW '08. 2008, 895-904
• BENNETT, K. P. Combining support vector and mathematical programming methods for classification. Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning. 1999
• DASGUPTA, S. Mine the easy, classify the hard : a semi-supervised approach to automatic sentiment classification. Proceedings of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Nataurtl Language Processing of the AFNLP ACL '09. 2009, 2, 701-709
• GAMON, M. Sentiment classification on customer feedback data : noisy data, large feature vectors, and the role of linguistic analysis. COLING, 2005. 2005, 844-847
• JOACHIMS, T. Transductive inference for text classification using support vector machines. 1999, 200-209

タイトルに関連する用語 (4件)： 言語 ,  教師 ,  感情分類 ,  研究