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J-GLOBAL ID：201702225783350918   整理番号：17A1649640

ツイッターideogramsを用いた感情学習【Powered by NICT】

Sentiment learning using Twitter ideograms

著者 (3件)： Hazra Tapan Kumar (Department of Information Technology, Institute of Engineering & Management, Salt Lake, Kolkata, India) ,  Bihani Yashika (Department of Information Technology, Institute of Engineering & Management, Salt Lake, Kolkata, India) ,  Mishra Sneha (Department of Information Technology, Institute of Engineering & Management, Salt Lake, Kolkata, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IEMECON  ページ： 115-120  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： 視聴者が感じるか知ることが極めて重要となってきている。成長技術により,人々は大部分はレビューサイト,意見投票部位,キャンペーンを通し,特定の課題について考えるどのようなものかを知り得た。所見影響組織または個人は明確な考えを取得し,さらに動作するので,これに結論を得ることが必要になる。本調査は直接情報収集システムを支援する技術と手法を紹介した。本研究では,感情を意識した応用で育成された新課題を解決しようとする方法に焦点を当て,より伝統的なアプローチにおけるすでに存在しているものとした。,感情学習において主要な役割を果たしている記号を解析することによりシステムをより正確にすることを試みた。提案したアルゴリズムを比較し,結果は,各アルゴリズムとマイニングと解析ツイッターテキストデータの使用を説明し,マイニングプロセスの精度レベルが何であるかについて深い洞察を提供することを示した。プライバシー,操作と他の関連問題のような,より広い課題について概要を含む所見アクセスサービスを生じさせることを示した。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： 情報収集 ,  視聴者 ,  プライバシー ,  投票 ,  *学習 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： *ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ツイッター ,  感情 ,  学習