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J-GLOBAL ID：201702246559560058   整理番号：17A1722467

話題モデル化と機械学習に対するインドネシア言語ベースの文書仕様のための感情アノテーションのフレームワーク【Powered by NICT】

Framework of sentiment annotation for document specification in Indonesian language base on topic modeling and machine learning

著者 (2件)： Sutabri Tata (Faculty of Computer Science and Information Technology, Respati Indonesia University, Jakarta, Indonesia) ,  Ardiansyah Miftah (Faculty of Computer Science and Information Technology, Gunadarma University, Jakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CITSM  ページ： 1-6  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： 市場に基づく予約サービス利用者とあるいは購入オンラインはしばしば潜在的利用者の基準に最も近い選択対象またはサービスを決定することにおいて,困難に直面している。従来,潜在的顧客を特徴とする定格または評価とは別に項目やサービスを摩耗または購入しなければならない顧客レビュー特徴を持つ意思決定を行うことができる。これらの特徴の利用可能性は徹底的な解析を得るために前向き顧客のための新しい課題を提供し,前向き顧客はより少なくではなく多様な言語とスタイルインドネシアの量に関係した各コメントを読み,分析するためにアドバイスした。異なるオンラインサービスのは同じであることを物体やサービスであるときは,難点は成長と将来のユーザのための時間のかかるであろう。困難を克服する前向き顧客へのフレームワークを提案した。このフレームワークは,アプローチトピックモデルのブレンドを実装し,サービスと購入オンラインに基づく物体やサービスの感情分析を行うために機械学習。提案したフレームワークは,ユーザレビューの関連性あるいは文脈を持っている。この枠組みの結果将来モデルランキングまたは定格の型を含むはすべての既存のレビューに基づく;提供されたフレームワークの性質のために,欠けているレビューを最小化する特異的ドメインを持つに特異的であった。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： 意思決定 ,  *インドネシア共和国 ,  購買 ,  *言語 ,  *機械学習 ,  *アノテーション ,  *モデリング
準シソーラス用語： ユーザレビュー ,  感情分析 ,  オンラインサービス ,  オンライン ,  予約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (10件)： 話題 ,  モデル化 ,  機械学習 ,  インドネシア ,  言語 ,  文書 ,  仕様 ,  感情 ,  アノテーション ,  フレームワーク