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J-GLOBAL ID：201702288656097563   整理番号：17A1245167

感情解析のための積層雑音除去自動エンコーダ:レビュー【Powered by NICT】

Stacked denoising autoencoders for sentiment analysis: a review

著者 (4件)： Sagha Hesam (Chair of Complex and Intelligent Systems, University of Passau, Passau, Germany) ,  Cummins Nicholas (Chair of Complex and Intelligent Systems, University of Passau, Passau, Germany) ,  Schuller Bjorn (Chair of Complex and Intelligent Systems, University of Passau, Passau, Germany) ,  Schuller Bjorn (Department of Computing, Imperial College London, London, UK)
資料名： Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery  (Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery)
巻： 7  号： 5  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2768A  ISSN： 1942-4787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深層学習は多くの分野で多くの一般的な機械学習アルゴリズム(例えば,サポートベクトルマシン)より性能が優れていることが示されているが,画像処理とテキスト解析である。モデル複雑なデータ分布への優れた能力によるものであった。しかし,ネットワークが深くなるとして,過剰適合のリスク増加と雑音に高感度である。積層ノイズ除去オートエンコーダ(SDA)はこれらの問題を解決するためのインフラストラクチャを提供する。テキストコンテンツからの感情認識の分野では,SDAは広く使用されている(特にドメイン適応)し,一貫して新しい代替トポロジーと同様に異なる学習アルゴリズムを定義することにより微細化および改良をしてきた。これらの方法の広い選択を,この論文でレビューし,比較した。レビューした研究からの結果は,多数のドメインと言語の感情認識を行うためにSDAの有望な能力を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  インフラストラクチャー ,  サポートベクトルマシン ,  精密化 ,  *雑音 ,  *雑音除去 ,  画像処理 ,  *符号器 ,  位相幾何学 ,  雑音低減 ,  言語 ,  高感度
準シソーラス用語： 感情認識 ,  テキスト解析 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 感情 ,  解析 ,  雑音除去 ,  エンコーダ ,  レビュー