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J-GLOBAL ID：201702275101514754   整理番号：17A1269038

解釈可能な感情分析のためのファジィルールベースシステム【Powered by NICT】

Fuzzy rule based systems for interpretable sentiment analysis

著者 (2件)： Liu Han (School of Computing, University of Portsmouth, Buckingham Building, Lion Terrace, Portsmouth, United Kingdom PO1 3HE) ,  Cocea Mihaela (School of Computing, University of Portsmouth, Buckingham Building, Lion Terrace, Portsmouth, United Kingdom PO1 3HE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICACI  ページ： 129-136  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： 意見マイニングとして知られている感情分析は,自然言語処理,テキスト解析と計算言語学を通した人々の姿勢や感情を認識することを目的とした。近年,多くの研究は,機械学習,例えばの文脈における感情分類に焦点を当てた感情が正または負であることを同定した。特に,bag-of-words法は一般にテキストデータを変換構造化データに使用されてきた,感情分類のための機械学習アルゴリズムの直接使用を可能にした。バッグオブワード方法により,テキスト文書中の各単一項は,構造化データセット,データセットの高次元性をもたらし,このようにして感情解析のための計算モデルの解釈可能性に負の影響をする単一属性に変換される。本論文では,感情の正確で解釈可能な解析に対する計算モデルとしてのファジィルールベースシステムの使用を提案した。ファジィ論理の使用である言語の固有の不確実性と良く整列した,ルールベース学習アプローチの「ホワイトボックス」特性は,それらの結果のより良い解釈可能性をもたらす。提案されたアプローチは,映画レビューを含む四つのデータセットで試験した;目的は非常に良く機能することが知られている感情分析のための他の二つの方法と精度の点でその性能を比較することである。結果に基づくアプローチファジィルールは,よく知られた機械学習技法よりもわずかに優れていることを示し,計算の複雑さを減少させ,解釈可能性を増加させた。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： 自然言語処理 ,  *ルールベース ,  ファジィ論理 ,  学習 ,  計算言語学 ,  言語 ,  学習アルゴリズム ,  計算モデル ,  機械学習
準シソーラス用語： 判断能力 ,  テキスト ,  構造化データ ,  感情分類 ,  *ファジィルールベースシステム ,  *感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 感情分析 ,  ファジィルールベースシステム