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J-GLOBAL ID：201802259269583406   整理番号：18A0667945

マルチテキスト特徴融合に基づく中国語マイクロ波の立場検出【JST・京大機械翻訳】

Stance detection in Chinese microblogs via fusing multiple text features

著者 (3件)： Dian Yujie (中国人民大学 信息学院,北京,100872) ,  Jin Qin (中国人民大学 信息学院,北京,100872) ,  Wu Huimin (中国人民大学 信息学院,北京,100872)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 21  ページ： 77-84  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： マイクロ波の立場の検査は、マイクロ波の作者がある話題に対する態度を判断するのは、支持、反対または中立である。監督された学習に基づく分類フレームワークにおいて,本論文は,マルチテキスト特徴融合に基づく中国語マイクロ波の立場検出方法を提案して,提案した。まず第一に,単語頻度特性に基づく特徴(バッグ特徴(Bog-of-Words,BoW),同義語辞書に基づく単語袋特徴,単語と立場ラベルの共起関係の特徴)とテキスト深さの特徴(単語ベクトル,文字ベクトル)を検討した。次に,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,ランダムフォレストと勾配上昇ディシジョンツリーを用いて,上記の特徴を分類した。最後に,すべての特徴分類器を結合して,後期融合を行った。実験結果により,本論文で提案した特徴は,異なる話題におけるマイクロ波の検出結果を向上させることができ,テキストの深さの特徴と単語の統計に基づく特徴がテキストの異なる情報を捉えることができ,立場検出において相補的であることを示した。本論文の方法に基づくマイクロ波の立場の検査システムは2016年の自然言語処理と中国語計算会議(NLPCC2016)の中国語のマイクロ波の立場の検査・評価の任務の中で最も良い結果を得た。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出法 ,  ディシジョンツリー ,  自然言語処理 ,  *中国語 ,  ベクトル ,  サポートベクトルマシン ,  *マイクロ波 ,  同義語 ,  単語
準シソーラス用語： 検査システム ,  ランダムフォレスト ,  *テキスト ,  共起関係 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： stance detection ,  sentiment analysis ,  text feature representations ,  Chinese Microblogs ,  text classification

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  特徴融合 ,  中国語 ,  マイクロ波