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J-GLOBAL ID：201702237637591341   整理番号：17A1324812

増強文字ベクトルに基づくマイクロ波観点文の感情極性分類手法【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Classification of Weibo Opinion Sentences Based on Enhanced-character Vector

著者 (4件)： Liao Jian (山西大学 計算机与信息技術学院 山西 太原030006) ,  Wang Suge (山西大学 計算机与信息技術学院 山西 太原030006;山西大学 計算智能与中文信息処理教育部重点実験室 山西 太原030006) ,  Li Deyu (山西大学 計算机与信息技術学院 山西 太原030006;山西大学 計算智能与中文信息処理教育部重点実験室 山西 太原030006) ,  Wang Jie (山西大学 計算机与信息技術学院 山西 太原030006)
資料名： Zhengzhou Daxue Xuebao (Lixue Ban)  (Zhengzhou Daxue Xuebao (Lixue Ban))
巻： 49  号： 1  ページ： 39-44  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3255A  ISSN： 1671-6841  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： 本論文は,マイクロ波観点認識と感情極性分類のために,強化された文字ベクトルに基づく感情的な極性分類のための新しい方法を提案した。単一文字を文表現の基本単位として用いて,同時に文字における語の情報とその品詞の品詞情報を埋め込むことにより,従来の単語ベクトル融合に代わる文字表現を得るために訓練を行った。K-平均に基づく方法を用いてベクトル化した文章を感情判別し、テキストに対して単語と品詞タグを付与する必要があり、更なる言語学的資源を必要としない。COAE2015の2つのマイクロ波データセット上でテストを行い、比較的良い結果を得た。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *極性 ,  *ベクトル ,  品詞 ,  言語学 ,  *マイクロ波 ,  単語
準シソーラス用語： テキスト ,  ベクトル化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： enhanced-character vector ,  opinion sentence classification ,  deep learning

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (10件)： 増強 ,  文字 ,  ベクトル ,  マイクロ波 ,  観点 ,  文 ,  感情 ,  極性 ,  分類 ,  手法