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J-GLOBAL ID：201802220409077700   整理番号：18A1257343

感情分析のためのTwitterにおける収穫意見【JST・京大機械翻訳】

Harvesting opinions in Twitter for sentiment analysis

著者 (4件)： Guevara Juan (School of Technology and Management, Polytechnic Institute of Leiria, Portugal) ,  Costa Joana (School of Technology and Management, Polytechnic Institute of Leiria, Portugal) ,  Arroba Jorge (Universidad Central del Ecuador, Ecuador) ,  Silva Catarina (School of Technology and Management, Polytechnic Institute of Leiria, Portugal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CISTI  ページ： 1-7  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： 感情分析は,社会ネットワーク分析のための非常に一般的な技術である。大規模な成長を持つマイクロブログのための最も一般的なソーシャルネットワークの一つはTwitterであり,それは人々が短い単純な文章を用いて彼らの意見を表現することを可能にする。これらのテキストは日常的に生成され,この理由に対して,人々が傾向のある話題とそれらのドリフトであることを知ることが一般的である。本論文では,統計的語彙アプローチを用いて,政治,社会,観光,および市場のような地域に焦点を当てた情報を提供するモバイルappを展開することを提案した。応用により,各テーマの極性が正,負,または中性であることを示した。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： 極性 ,  *語彙 ,  携帯電話
準シソーラス用語： テキスト ,  社会的ネットワーク ,  マイクロブログ ,  ネットワーク解析 ,  *感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 感情分析 ,  Twitter ,  収穫 ,  意見