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J-GLOBAL ID：201702233478151809   整理番号：17A0533013

畳込みニューラルネットワークに基づく中国語マイクロブログの観点分類【JST・京大機械翻訳】

Chinese Microblog Sentiment Classification Based on Convolutional Neural Network

著者 (5件)： Liao Xiangwen (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing) ,  Zhang Liyao (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing) ,  Song Zhigang (Information Construction Office, Fuzhou University) ,  Cheng Xueqi (Key Laboratory of Network Data Science and Engineering, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Chen Guolong (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 29  号： 12  ページ： 1075-1082  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 既存の中国語マイクロブログの観点分類方法は,文脈利用の不足,データ表現のスパース性,および特性に依存する人工設計の問題を解決するために,畳込み神経回路網に基づく中国語のマイクロブログの分類まず第一に,異なったコンテキストにおけるマイクロブログの内容を相互作用コンテキストによって拡張して,低次元テキストを初期の低次元によって初期化した。次に,畳込みニューラルネットワークモデルを構築して,特徴抽出と組合せを実現した。最後に,SOFTMAX分類関数に基づいて,中国語マイクロブログの分類を推定した。実験結果は,提案方法が精度とF1値においてより良い性能を達成することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 神経回路網 ,  *畳込み ,  相互作用 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  データ表現 ,  *中国語
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  テキスト ,  低次元 ,  スパース性 ,  分類法 ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Chinese Microblog ,  Sentiment Classification ,  Convolutional Neural Network

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  中国語 ,  マイクロブログ ,  観点 ,  分類