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J-GLOBAL ID：201702251607937008   整理番号：17A1283600

頻出サブツリーによる評価対象抽出【JST・京大機械翻訳】

Extraction of Opinion Targets Based on Frequent Sub-tree Pattern

著者 (2件)： Tian Weidong (合肥工業大学 計算机与信息学院,合肥,230009) ,  Miao Huijun (合肥工業大学 計算机与信息学院,合肥,230009)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 4  ページ： 222-227  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 既存の評価対象抽出法は,発見的規則や品詞や語形などの特徴に基づく機械学習手法に基づいており,依存解析によって示される深い構文関係をうまく利用することができない.そのため、依存関係ツリーによってマイニングされた頻繁なツリーモデルに基づき、中国語のコメント性短いテキストに対する評価対象抽出方法を提案した。この方法は,依存関係の頻繁なサブツリーに基づいて,短いテキストの初期のアノテーションを行い,誤った駆動フレームの方法を用いて,評価対象の特徴を反映できる頻出部分木パターンのルールセットを抽出し,このルールセットを用いて評価対象の抽出を行った。実験結果により,本方法は,良好な安定性および正確さを持ち,そして,それは,サポートベクトルマシンに基づく方法よりも,再現率およびF1値において優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  中国語 ,  *品詞 ,  機械学習 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 再現率 ,  テキスト ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： dependency syntax ,  short text ,  frequent sub-tree pattern ,  error driven ,  Support Vector Machine(SVM)

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (2件)： サブツリー ,  評価対象