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J-GLOBAL ID：201602216140329053   整理番号：15A1345653

感情役割モデルに基づくテキスト感情の分類法【Powered by NICT】

Classification method of text sentiment based on emotion role model

著者 (6件)： Hu Yang (Fac. of Information Engineering and Automation, Kunming Univ. of Sci. and Technol., Yunnan, Kunming) ,  Dai Dan (Fac. of Information Engineering and Automation, Kunming Univ. of Sci. and Technol., Yunnan, Kunming) ,  Liu Li (Fac. of Information Engineering and Automation, Kunming Univ. of Sci. and Technol., Yunnan, Kunming) ,  Feng Xupeng (Educational technology and Network Center, Kunming Univ. of Sci. and Technol., Yunnan, Kunming) ,  Liu Lijun (Fac. of Information Engineering and Automation, Kunming Univ. of Sci. and Technol., Yunnan, Kunming) ,  Huang Qingsong (Fac. of Information Engineering and Automation, Kunming Univ. of Sci. and Technol.,Yunnan Key Lab. of Computer ...)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 35  号： 5  ページ： 1310-1313,1319  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 伝統的な感情分類法における未知の失われた隠れた見解に感情点に起因する誤判断の問題を解決するために,感情役割モデリングに基づくテキスト感情分類法を提案した。法は最初にテキストにおける評価対象を同定し,局所的な意味解析に基づく測度を用いて潜在的評価対象を持つ文章感情を標識した。は感情的役割を定義することにより,本論文では評価対象の正および負の極性を識別した。特徴重み計算法を改善するための感情的役割の傾向値は特徴空間に統合させた。最後に,モデルの次元を低減するために”特徴は収束」概念を提案した。実験結果は,提案した方法が特徴として強い主観的感情項目を選択する傾向がある他の手法と比較して効果的にテキスト感情分類のための3.2%の効果と精度を改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  *意味解析 ,  測度 ,  極性
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  *分類法 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情 ,  役割モデル ,  分類法