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J-GLOBAL ID：201702279049788645   整理番号：17A1855152

感情分類研究の進展【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Sentiment Classification

著者 (4件)： Chen Long (西北大学信息科学与技術学院 西安 710127) ,  Guan Ziyu (西北大学信息科学与技術学院 西安 710127) ,  He Jinhong (西北大学信息科学与技術学院 西安 710127) ,  Peng Jinye (西北大学信息科学与技術学院 西安 710127)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 54  号： 6  ページ： 1150-1170  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  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： テキスト感情分析はマルチメディア知能の理解における重要な問題の一つである。感情分類は感情分析の分野における重要な問題であり,感情の極性を自動的に判断する問題を解決することを目的としている。インターネットのレビューデータの規模と日の増加により,伝統的な辞書ベースの方法と機械学習に基づく方法は,大規模な感情分類問題をうまく扱うことができない。近年の深さの学習技術の急速な発展に伴い、大規模なテキストデータの知能理解において独特な優位性が現れ、ますます多くの研究者が深さ学習技術を用いてテキスト分類問題を解決することになっている。主に2つの部分に分けられる。1)伝統的な感情分類技術を要約し,辞書に基づく方法,機械学習に基づく方法,両者の混合方法,弱い注釈情報に基づく方法,および深さ学習に基づく方法を含む。2)従来の感情分類法の欠点に対して、提案した感情分類問題に対する弱い監督深さの学習フレームを詳しく紹介した。さらに,主題抽出に関する古典的作業についても紹介した。最後に、感情分類問題の難点と挑戦を総括し、将来の研究作業について展望した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  極性 ,  *機械学習 ,  インターネット ,  アノテーション ,  高速度 ,  マルチメディア
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  感情分析 ,  テキスト ,  *感情分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sentiment analysis ,  sentiment classification ,  deep learning ,  weak-supervision ,  aspects extraction

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情分類 ,  研究 ,  進展