文献

J-GLOBAL ID：201802217728563353   整理番号：18A0354381

利用感情と単語埋込み感情分析【Powered by NICT】

Sentiment analysis leveraging emotions and word embeddings

著者 (7件)： Giatsoglou Maria (Department of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki GR 54124, Greece) ,  Giatsoglou Maria (Department of Information Technology, Technological Education Institute of Thessaloniki, Sindos GR 57400, Greece) ,  Vozalis Manolis G. (Department of Information Technology, Technological Education Institute of Thessaloniki, Sindos GR 57400, Greece) ,  Diamantaras Konstantinos (Department of Information Technology, Technological Education Institute of Thessaloniki, Sindos GR 57400, Greece) ,  Vakali Athena (Department of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki GR 54124, Greece) ,  Sarigiannidis George (mSensis S.A., VEPE Technopolis, Bld C2, P.O. Box 60756, GR-57001 Thessaloniki, Greece) ,  Chatzisavvas Konstantinos Ch. (mSensis S.A., VEPE Technopolis, Bld C2, P.O. Box 60756, GR-57001 Thessaloniki, Greece)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 69  ページ： 214-224  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感情解析および意見マイニングはテキスト文書から有用な主観的情報の抽出に対して有用である。これらのタスクは,非常に重要で,特にビジネスとマーケティング専門家のためのなっている,オンラインポスト製品とサービスは衝撃市場と消費者をレビューしたシフトである。本研究では,ある種の製品とサービスのための発現感情の自動検索と検出は,複雑なプロセスを埋め込み,研究課題を提起しているという事実によって動機づけられ,テキスト現象と言語特異的発現変化に起因していた。本論文では,異なる言語の人々の意見を発現するテキスト断片からの感情検出のための,高速で順応性のある一般的な方法論を提案した。提案された方法論は,テキスト文書はベクトルで表される機械学習アプローチを採用し,極性分類モデルを訓練するために用いた。いくつかの文書ベクトル表現手法を研究し,語彙辞書ベースの,単語埋込みベースおよびハイブリッドvectorizationsを含んでいる。感情分類タスクのためのこれら特徴表現の能力は両ギリシャ語と英語の言語におけるオンラインユーザレビューを含む四データセット上での実験を通して評価し,高と弱い変曲言語グループを表現するために。提案した方法は,最小の計算資源を必要とし,このようにして,限られた資源を事例であるが,実世界シナリオにおいて影響を与える可能性がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベクトル ,  適応性 ,  言語 ,  機械学習 ,  マーケティング ,  英語 ,  消費者 ,  *単語
準シソーラス用語： ギリシャ語 ,  特徴表現 ,  感情分類 ,  感情検出 ,  テキスト ,  意見マイニング ,  *感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 多言語感情分析 ,  テキスト解析 ,  機械学習 ,  ベクトル表現 ,  ハイブリッドベクトル化 ,  オンラインユーザレビュー

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 感情 ,  単語 ,  埋込み ,  感情分析