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J-GLOBAL ID：201302259196326977   整理番号：13A0909790

文書感情分析のための単一ラベルカスケードモデル

Single-label Cascaded Model for Document Sentiment Analysis

著者 (4件)： Li Benyang (School of Computer Sci. and Technol.,Harbin Inst. of Technol., Heilongjiang, Harbin) ,  Guan Yi (School of Computer Sci. and Technol.,Harbin Inst. of Technol., Heilongjiang, Harbin) ,  Dong Xishuang (School of Computer Sci. and Technol.,Harbin Inst. of Technol., Heilongjiang, Harbin) ,  Li Sheng (School of Computer Sci. and Technol.,Harbin Inst. of Technol., Heilongjiang, Harbin)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 26  号： 4  ページ： 3-8,20  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  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： 分類は,文書感情極性を分析する主要な方式である。しかし,それは構造特性統合における欠陥において劣っている。この問題を扱うために感情極性分析に関するカスケードモデルを提案するのだが,それは2つのレベル(文節レベルと文書レベル)からなる。最初に,文書を極大エントロピーモデルによって正負圏に分類される文節に区分する。その後,サポートベクター機械モデルにより文書分類に関する特性としてこれらの範疇を文節の型と位置に結合させる。一方,交差検証法に基づく単一ラベルカスケードモデルを提案する。実験結果により,提案方法の精度が感情分類の伝統的方法に比し2.53向上することが立証できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *システムモデル ,  エントロピー ,  力学モデル ,  交差検証法 ,  分類 ,  構造特性
準シソーラス用語： *カスケードモデル ,  極大エントロピー ,  機械モデル ,  感情分類 ,  実験結果 ,  文書分類

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文書 ,  感情分析 ,  ラベル ,  カスケードモデル