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J-GLOBAL ID：201802252168770786   整理番号：18A1272545

中国語製品レビューの次元マイニングと感情分析技術研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Dimension Mining and Sentiment Analysis for Chinese Product Comments

著者 (4件)： Zhao Zhibin (東北大学 計算机科学与工程学院,沈陽,110819) ,  Liu Huan (東北大学 計算机科学与工程学院,沈陽,110819) ,  Yao Lan (東北大学 計算机科学与工程学院,沈陽,110819) ,  Yu Ge (東北大学 計算机科学与工程学院,沈陽,110819)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 12  号： 3  ページ： 341-349  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 製品評論は通常製品の複数の属性の次元を記述でき、単条論で記述された多次元の次元は異なる次元の感情があり、現実には、ユーザーの製品の異なる属性次元に対する関心度も異なる。評論感情分析に反映し、ユーザーの関心度の大きい製品次元がコメントの全体感情に与える影響も大きい。細粒度の評価次元マイニングと次元感情分析は多くの価値のある市場フィードバック情報とユーザー選好情報を提供できる。電気商プラットフォームの中国語製品評論テキストに対して、まず、規則法を用いて製品レビューで記述された次元情報を抽出し、次に各次元に対して次元感情を計算した。さらに、次元加重計算の方法を提出し、最後に、次元感情と次元加重計算評価の全体感情を総合し、東京東商城からの真実の評価データセットを用いて、提案手法について総合的に検証した。実験結果は,提案方法が次元マイニング,次元感情分析,次元加重計算,および全体的感情分析において良い性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *中国語 ,  フィードバック ,  計算 ,  高次元
準シソーラス用語： テキスト ,  *感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： text mining ,  dimension mining ,  dimension weight ,  sentiment analysis

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  レビュー ,  次元 ,  感情分析 ,  研究