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J-GLOBAL ID：201802211150871057   整理番号：18A2022873

道徳値予測を改善するための背景知識の取得【JST・京大機械翻訳】

Acquiring Background Knowledge to Improve Moral Value Prediction

著者 (6件)： Lin Ying (Rensselaer Polytechnic Institute, Computer Science Department, Troy, NY, USA) ,  Hoover Joe (University of Southern California, Department of Psychology, Los Angeles, CA, USA) ,  Portillo-Wightman Gwenyth (University of Southern California, Department of Psychology, Los Angeles, CA, USA) ,  Park Christina (University of Southern California, Department of Psychology, Los Angeles, CA, USA) ,  Dehghani Morteza (University of Southern California, Department of Psychology and Department of Computer Science, Los Angeles, CA, USA) ,  Ji Heng (Rensselaer Polytechnic Institute, Computer Science Department, Troy, NY, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ASONAM  ページ： 552-559  発行年： 2018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： 著者らは,コンテンツ分析を用いて,ツイートにおけるモラル値の表現を検出する問題に取り組んだ。これは,モラル値がしばしば言語において暗黙的に署名されることが多いので,特に挑戦的な問題であり,長さ制約による文脈情報はほとんど含まれていない。これらの障害に対処するために,入力テキストを豊かにするために,外部知識ベースから背景知識を自動的に獲得するための新しいアプローチを提示し,その結果,モラル値予測を改善した。背景知識と基本的なテキスト特徴を結合することにより,全体的文脈認識フレームワークは単一の人間の注釈器に匹敵する性能を達成する。著者らのアプローチは,テキスト特徴のみを用いるベースラインモデルと比較して,13.3%の絶対Fスコア利得を得る。1~1のコードは,https:/github.com/limeng-rpi/mvpで利用可能である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 利得 ,  *アノテーション ,  言語 ,  知識ベース
準シソーラス用語： スコア ,  テキスト ,  文脈情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 道徳 ,  値予測 ,  背景知識