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J-GLOBAL ID：201802221509866097   整理番号：18A1807312

中国のマイクロブログのための異なる分散表現法による感情分析の経験的研究【JST・京大機械翻訳】

An Empirical Study of Emotion Analysis with Different Distributed Representation Methods for Chinese Microblogs

著者 (7件)： Gao Chengliang (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Xu Hua (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Sun Xiaomin (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Deng Junhui (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Bai Xiaoli (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhang Xiaoming (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Gao Kai (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACII Asia  ページ： 1-6  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： テキストの分散表現は,テキストの意味を効果的に表現する能力を持っている。現在まで,ほとんどの研究は,異なるパラメータを有するそれらの性能を系統的に比較して分析することなく,中国のマイクロブログに関する感情解析のために分散表現法を採用した。本論文は,中国のマイクロブログに関する細粒感情分類のための経験的研究を実施した。最初に,ラベル付きコーパスを収集した。それは,異なるテキスト粒度に基づく4つのタイプの実験データセットに処理される。すなわち,文字(SLwC)による文レベルデータセット,単語(SLwW)による文レベルデータセット,文字(pldC)によるパラグラフレベルデータセットと単語(PLdW)によるパラグラフレベルデータセットである。第二に,分散表現の5つのモデル(単語ベクトルの平均,PV-DM,PV-CBOW,LSTM,およびBiLSTM)を選択した。これらの方法を,上記の4種類の実験データセットについて,それぞれ比較した。最後に,サポートベクトルマシン(SVM)は,マイクロブログにおけるユーザの感情を正しく分類するための付加的分類器として機能する。結果は以下を示す。1)BiLSTMは感情的特徴表現を生成するのに最良である。さらに,それはSVMと結合することによって,パラグラフレベルデータセットに関して最良を実行した。2)5つのモデルは,文章レベルのデータセットよりも感情分類のためのパラグラフレベルのデータセットに対してより良い性能を達成する。一方,テキストのトークンとしての単語は,3)より優れた性能を得る。特にSVM法に基づくLSTMに対しては,300の間の単語の次元はより良い性能を得る。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： コーパス ,  トークン ,  ベクトル ,  *単語 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 特徴表現 ,  感情分類 ,  テキスト ,  感情分析 ,  *分散表現 ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  マイクロブログ ,  分散表現 ,  感情分析 ,  経験 ,  研究