文献

J-GLOBAL ID：201602217756245640   整理番号：16A0032907

テキスト感情解析のための確率的グラフィカルモデルを用いた【Powered by NICT】

Using Probabilistic Graphical Model for Text Sentiment Analysis

著者 (3件)： Wu Yujie (School of Computer,Wuhan Univ., Wuhan) ,  Zhu Fuxi (School of Computer,Wuhan Univ., Wuhan) ,  Zhou Jing (School of Computer,Wuhan Univ., Wuhan)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 36  号： 7  ページ： 1421-1425  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 文および文書レベルの感情分析と比較して,単語レベルの解析は限られており,文脈関連性として適用できる’tことができる。本論文では,確率的グラフィカルモデルを用いた感情分析アルゴリズムを提案した。第1に,方法は,事前確率グラフモデル,コーパスから抽出された単語の感情確率値を計算することができるを確立するために訓練コーパスを分析した。情報エントロピー公式を特徴と感情に値を正常化した。最後に,試験体を分類するための感情特徴を用いたSVM分類器を訓練した。理論的には,この方法は,製品レビューの感情分析”評価対象」と「評価」の両方でと同様に,陰的レビューを適用したbeeffectivelyことができる。実験結果は,この方法が従来のSVM分類よりも高い精度を達成することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  *コーパス ,  アルゴリズム ,  事前確率
準シソーラス用語： SVM分類 ,  情報エントロピー ,  訓練 ,  グラフモデル ,  *確率的グラフィカルモデル ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情 ,  解析 ,  確率的グラフィカルモデル