文献

J-GLOBAL ID：201802270125101050   整理番号：18A0219560

中国語オンラインレビューの製品特徴と観点認識:領域間の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Extracting product features and opinions from Chinese online reviews: A comparative study on multi-domains

著者 (3件)： Wang Wei (華僑大学工商管理学院,福建泉州,362021) ,  Wang Hongwei (同済大学経済与管理学院,上海,200092) ,  Sheng Xiaobao (同済大学経済与管理学院,上海,200092)
資料名： Guanli Gongcheng Xuebao  (Guanli Gongcheng Xuebao)
巻： 31  号： 4  ページ： 52-62  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3763A  ISSN： 1004-6062  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： 製品の特徴と観点の識別は細粒度感情分析の重要な任務である。しかし,既存の認識アルゴリズムは中国語の文脈における異なるコメント領域に対する適応性がまだないため、アルゴリズムのロバスト性も理想的ではなく、領域間のアルゴリズム移植を実現することが難しい。本論文では,中国語オンラインコメントの言語特性に基づき,中国語コメントのテキスト解析に導入された,統計的方法,ルールマッチング,相関ルールマイニング,構文論的相関ルール,CRFおよびSVMのような6つの代表的な認識アルゴリズムを選択した。精度,再現率とF値の指数に基づいて,統計的方法と機械的学習方法の性能を,製品特性と観点認識に関して分析した。デジタルカメラの評価,化粧品のコメント,書評,ホテルのレビュー,評価,携帯電話のレビュー,レストランのレビューの7種類のコーパスの3646のコメントを選択し,それぞれ6種類のアルゴリズムを用いて製品の特徴と観点の抽出を行った。実験結果により,異なる領域における特徴抽出の困難さが異なることを示した。異なるアルゴリズムを異なる領域に適用した。テキストの長さは,認識精度と再現率に有意な影響を及ぼした。また、全体的に機械学習のアルゴリズムの性能は統計学的方法より著しく高い。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  アルゴリズム ,  コーパス ,  構文論 ,  *中国語 ,  機械学習 ,  統計的方法 ,  ロバスト性 ,  特徴抽出 ,  相関ルール ,  携帯電話
準シソーラス用語： テキスト ,  ディジタルカメラ ,  再現率 ,  認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Online review ,  Chinese context ,  Product feature ,  Opinion extraction ,  Sentiment analysis

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 中国 ,  オンライン ,  レビュー ,  観点 ,  研究