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J-GLOBAL ID：201702213972170482   整理番号：17A1725841

Tamil言語のための再帰ニューラルネットワークモデルを用いたオンラインTamil含量の感情分析【Powered by NICT】

Sentiment analysis of online Tamil contents using recursive neural network models approach for Tamil language

著者 (2件)： Padmamala R. (Dept. of BCA, Madras Christian College, Chennai) ,  Prema V. (Dept. of BCA, Madras Christian College, Chennai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSTM  ページ： 28-31  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Tamil言語のための感情分析ツールの精度を改善するTamilのための再帰的ニューラルネットワークモデルを含む方法を提案した。句,それによってそれらの感情を検出する意味を捉えるために,ナイーブBayes法と隠れMarkovモデルアルゴリズムは,キーワードの発生を考慮した周波数に入れた。ベクトル空間モデルは,同じのための用語-ドキュメント,単語文脈と対パターンマトリックスを用いた。これらのモデルのいずれも,長い句,曖昧あるいは皮肉句の意味を正確に捉えることはできない。感情検出は,キーワードの周波数よりも豊富な資源を必要とする。再帰ニューラルネットワークモデルは,感情分析を行うことができるに基づくTamil言語のための発生させることができる。得られた結果の精度は文の感情予測を用いて高めることができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *言語 ,  周波数 ,  曖昧さ ,  キーワード ,  単語 ,  アルゴリズム ,  *モデル ,  隠れMarkovモデル ,  予測
準シソーラス用語： 感情検出 ,  ベクトル空間モデル ,  Bayes法 ,  句 ,  *感情分析 ,  *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 言語 ,  ニューラルネットワークモデル ,  オンライン ,  含量 ,  感情分析