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J-GLOBAL ID：201702253838309703   整理番号：17A0894927

文書感情分析に関するクラスタリング手法の性能の調査

Exploring performance of clustering methods on document sentiment analysis

著者 (3件)： MA Baojun (Beijing Univ. Posts and Telecommunications, CHN) ,  YUAN Hua (Univ. Electronic Sci. and Technol. of China, CHN) ,  WU Ye (Beijing Univ. Posts and Telecommunications, CHN)
資料名： Journal of Information Science  (Journal of Information Science)
巻： 43  号： 1  ページ： 54-74  発行年： 2017年02月 
JST資料番号： D0619B  ISSN： 0165-5515  CODEN： JISCDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文で筆者らは,文書感情分析に関するクラスタリング手法の性能を論じた。クラスタリングは,テキストからの感情分析に対する強力なツールである。重要な教師なし学習法として,クラスタリングの結果は,クラスタリングがクラスタリングプロセスにおける,データ前処理戦略,ベクトル空間モデルそしてクラスタリングアルゴリズムのどのステップにも影響されることが知られている。本論文は,感情分析のタスクに関し,幾つかの一般的クラスタリング技術の実験研究の結果を提示した。従来の研究と異なり,筆者らは一連の包括的実験研究で,これらの要因の組合せ効果を検討した。実験結果は,不均衡なデータセットはあまり性能を発揮しないこと,および新しく設計した重み付けモデルが,従来の重み付けモデルより優れていることを示した。

シソーラス用語： *文書 ,  分析 ,  *クラスタ化 ,  *性能 ,  教師なし学習 ,  データ処理 ,  数学モデル ,  研究 ,  組合せ
準シソーラス用語： *感情分析 ,  *クラスタリング ,  データ前処理 ,  ベクトル空間モデル ,  実験研究

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文書 ,  感情分析 ,  クラスタリング手法 ,  調査