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J-GLOBAL ID：201702288120656776   整理番号：17A1396626

ジカに関連したつぶやきを同定するための説明モデルの発見【Powered by NICT】

Discovering explanatory models to identify relevant tweets on Zika

著者 (4件)： Muppalla Roopteja (Department of Computer Science and Engineering, Wright State University, Dayton, OH 45435, USA) ,  Miller Michele (Department of Biological Sciences, Wright State University, Dayton, OH 45435, USA) ,  Banerjee Tanvi (Department of Computer Science and Engineering, Wright State University, Dayton, OH 45435, USA) ,  Romine William (Department of Biological Sciences, Wright State University, Dayton, OH 45435, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 1194-1197  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： ジカウイルスは世界の注目を集めており,Twitterなどのソーシャルメディアに対する彼らの意見と関心を共有する者をリードしてきた。テキストベースの特徴を用いて,音声(POS)タグ付け器の部品の助けを借りて抽出し,N-gram,分類器は,ツイッターからジカ関連ツイートを検出するために構築した。単純ロジスティック分類器により,システムは92%の精度でTwitterからジカ関連ツイートを検出することに成功した。さらに,鍵となる特徴は,ジカに関連したツイートの含有量に関するより深い洞察を提供することを同定した。このシステムは,専門家が利用感情分析を行い,ジカの時間的および空間的広がりを理解することができる。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： *Web【情報システム】
準シソーラス用語： 感情分析 ,  ツイッター ,  Nグラム ,  タグ付 ,  ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 同定 ,  説明 ,  モデル ,  発見