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J-GLOBAL ID：201802274734679978   整理番号：18A0586236

ツィッターにおける鉱山製品特徴を用いた公共会話に向けて【Powered by NICT】

Towards Using Public Conversations to Mine Product Features in Twitter

著者 (3件)： Othman Rania ,  Belkaroui Rami ,  Faiz Rim
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AICCSA  ページ： 966-972  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： Twitterにおける公共の会話はマーケティング部門における関心が高まっているが,この地域で行われている相対的に非常に少ないデータマイニング研究。本論文では,公共の会話における回答リンクを用いたツイートからの製品特徴抽出を強化することができるかどうかを評価した。回答木として会話を考慮し,メッセージに関与する製品の特徴を効率的に抽出するバックトラッキング機構における照応解析を用いた会話ベース手法を提案した。内容妥当性と社会的計量を含むフィルタリング対策のセットに基づく会話フィルタリングプロセスを開発した。スマートフォンや他のエレクトロニクス製品を含む人手アノテーション付きツィッターコーパスを用いた実験を行った。実験の結果,提案方式の有効性を示す。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： 特徴抽出 ,  データマイニング ,  スマートフォン ,  バックトラッキング ,  鉱山 ,  電子技術 ,  アノテーション ,  マーケティング ,  *会話 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： *ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： ツィッター ,  鉱山 ,  会話