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J-GLOBAL ID：201702216215133817   整理番号：17A1284045

並列化再帰ニューラルネットワークに基づく中国語短テキスト感情分類【JST・京大機械翻訳】

SENTIMENT CLASSIFICATION OF CHINESE SHORT TEXT BASED ON PARALLELIZED RECURSIVE NEURAL NETWORK

著者 (4件)： Xie Tie (安徽工業大学計算机科学与技術学院 安徽 馬鞍山 243002) ,  Zheng Xiao (安徽工業大学計算机科学与技術学院 安徽 馬鞍山 243002) ,  Zhang Lei (安徽工業大学計算机科学与技術学院 安徽 馬鞍山 243002) ,  Wang Xiujun (安徽工業大学計算机科学与技術学院 安徽 馬鞍山 243002)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 34  号： 3  ページ： 205-211,232  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  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： 感情分析の一つの重要な応用は、ユーザーが製品のコメントに対する感情傾向を判断することであり、これらのユーザーのコメントは一般的に文字数が少ない短いテキストである。従来の方法では,単語モデルを用いて,単語の浅い特徴を獲得し,感情解析を行い,これらの単純な特徴を用いて訓練したモデルは,短いテキスト,特に複雑な文法問題において効果的ではない。深さ再帰神経回路網アルゴリズムを用いて、文章の意味情報を獲得し、中国語の「感情訓練ツリー」を訓練データとして導入し、単語の感情情報を発見し、短いテキスト感情分類の問題において、高い精度を得た。大規模データの訓練における複雑なモデルの時間効率の問題を解決するために,モデルの並列化処理をSpark並列フレームワークの下で実現し,モデルの拡張性と時間効率を向上させた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 文法 ,  *ニューラルネットワーク ,  神経回路網 ,  *中国語 ,  単語 ,  アルゴリズム ,  モデル
準シソーラス用語： 大規模データ ,  訓練データ ,  意味情報 ,  感情分析 ,  *感情分類 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Deep learning ,  Sentiment analysis ,  Text classification ,  Spark

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 並列化 ,  ニューラルネットワーク ,  中国語 ,  感情分類