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J-GLOBAL ID：201702238173096719   整理番号：17A1568669

Word2Vec特徴のクラスタリングに基づく感情解析の改善【Powered by NICT】

Improvement of Sentiment Analysis Based on Clustering of Word2Vec Features

著者 (5件)： Alshari Eissa M. ,  Azman Azreen ,  Doraisamy Shyamala ,  Mustapha Norwati ,  Alkeshr Mustafa
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DEXA  ページ： 123-126  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： 最近,多くの研究者は,感情分析のようなテキスト分類タスクのための特徴としてWord2Vecの使用に関心を示した。語間の高品質分布意味論をモデル化するその能力は多くのタスクの成功に貢献してきた。Word2Vec特徴の高次元性のために,分類器のための複雑性を増大させる。Word2Vecに基づく特徴集合を構築する方法を感情分析のために提案した。法は感情語彙辞書から単語の集合に基づく語いにおける用語のクラスタリングに基づいている。その結果,分類のための特徴集合はクラスタの集合に基づいて構築した。提案した方法の有効性を二つの分類器,すなわちサポートベクトルマシンとロジスティック回帰を用いたインターネット映画レビューデータセット上で評価した。結果は有望であり,提案した方法は,ベースラインアプローチよりも効果的であることを示した。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： 意味論 ,  インターネット ,  *クラスタ ,  サポートベクトルマシン ,  モデリング ,  語彙 ,  高次元 ,  単語
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  複雑性 ,  高品質 ,  テキスト分類 ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラスタリング ,  感情 ,  解析