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J-GLOBAL ID：201802223110646710   整理番号：18A0536453

モデルアンサンブルに基づく電子商取引のアスペクト用語抽出【Powered by NICT】

Aspect term extraction of E-commerce comments based on model ensemble

著者 (2件)： Wen Huaiyu (Institute of Information Sciences and Engineering, Chengdu University, Sichuan, China) ,  Zhao Junyi (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 611731, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCWAMTIP  ページ： 24-27  発行年： 2017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： レビューアスペクト用語抽出は,自然言語処理における感情分析の分野における重要な課題である。本論文では,電子商取引レビューのアスペクト項を抽出するためにアンサンブル学習法を用いた。またこの方法は非常に重要な意味を持つ。電子商取引レビューの特殊性のために,電子商取引レビュー感情解析のアスペクト項を抽出するための機械学習法と組み合わせた従来の方法選択,実験は有効であった。最初に,単語分割,品詞タグ付けと他のデータ前処理元中国電子商取引データを行った。単語ベース逆探索法を用いたアスペクト項の辞書を構築訓練セットに基づいて,試験セットに対するタギングアスペクト項。添加では,効率的なCRFモデルを訓練し,コメントデータに注釈アスペクト項を行った。最後に,最初の二つの方法に基づいて,モデルアンサンブルの効果は改善された。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *電子商取引 ,  機械学習 ,  中華人民共和国 ,  自然言語処理 ,  アノテーション ,  単語
準シソーラス用語： データ前処理 ,  品詞タグ付け ,  分かち書き ,  特異性 ,  アンサンブル学習 ,  感情分析 ,  *用語抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  アンサンブル ,  電子商取引 ,  用語抽出