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J-GLOBAL ID:201602219173472870   整理番号:16A0034768

中国製品レビューにおける文脈依存意見ターゲット語クラスタリング【Powered by NICT】

Clustering Context-Dependent Opinion Target Words in Chinese Product Reviews
著者 (3件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: 1109-1119  発行年: 2015年 
JST資料番号: W0182A  ISSN: 1000-9000  CODEN: JCTEEM  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: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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製品レビューの意見マイニングでの重要な課題は,異なる意見ターゲットに基づく顧客の意見の概要を提供することである。種々の知識背景や言語学的習慣のために,顧客は同じ所見標的を記述するために種々の用語を用いた。これらの項は文脈依存的異名として呼ばれている。包括的な概要を提供するために,第一段階はグループにこれらの意見ターゲット単語を分類することである。本論文では,主に中国製品レビューにおける文脈依存の意見ターゲット単語をクラスタリングすることに焦点を当てた。分布類似性に基づいて三種類のクラスター法を利用し,実験のための四種類の共起行列を用いた。多数に関するレビューでの実験結果によれば,意見ターゲット単語を用いた共起行列著者らの提案した発見的k-平均クラスタリング法は低時間計算量と少ないメモリ空間を持つ最良のクラスタリング結果を達成することを見出した。添加では,重心の異なる組み合わせを選択する際に精度はより安定であった。種共起行列のために,小型(低次元)マトリックスを用いた大型(高次元)マトリックスを用いた場合よりも高い平均クラスタリング精度を達成することを見出した。著者らの知見は,高精度で意見ターゲットをクラスタ化するために時間効率と空間効率的な方法を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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