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J-GLOBAL ID：201802255468325937   整理番号：18A0707910

教師付き機械学習技術を用いたクロスドメイン感情分析の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating cross domain sentiment analysis using supervised machine learning techniques

著者 (3件)： Aziz Azwa Abdul (School of Engineering, University of Aberdeen, Scotland, UK) ,  Starkey Andrew (School of Engineering, University of Aberdeen, Scotland, UK) ,  Bannerman Marcus Campbell (School of Engineering, University of Aberdeen, Scotland, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IntelliSys  ページ： 689-696  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： 感情分析は,特に,特定のトピックに対するライターの姿勢が負,正または中立であるかどうかを決定するために,テキストの部分で表現された意見を計算的に同定し分類するプロセスである。多くの研究者は,特に教師つき機械学習(ML)技術を用いた感情分類のための新しい方法を提案している。しかし,Cross-Domain Stentment分析における成功した結果に関する研究はまだ限られている。したがって,以前の実験は,感情分類プロセスをより良く理解し,結果をクロスドメイン分析と比較するために,いくつかの強化を伴う異なるML技術を用いて複製した。提案した手法の限界を検討し,将来の研究のための新しい自動化モデルを提案した。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： 計算 ,  *自動化
準シソーラス用語： 感情分類 ,  *感情分析 ,  *教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師付き機械学習 ,  ドメイン ,  感情分析 ,  評価