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J-GLOBAL ID：201802276528021271   整理番号：18A2031538

Sentimental分析のための3方向分類法を用いたリアルタイムストリーミングデータ解析【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Streaming Data Analysis Using a Three-Way Classification Method for Sentimental Analysis

著者 (3件)： Hiriyannaiah Srinidhi (Department of Computer Science and Engineering, Ramaiah Institute of Technology, Bangalore, India) ,  Siddesh G.M. (Department of ISE, Ramaiah Institute of Technology, Bangalore, India) ,  Srinivasa K.G. (Department of Information Technology, Ch Brahm Prakash Government Engineering College, New Delhi, India)
資料名： International Journal of Information Technology and Web Engineering  (International Journal of Information Technology and Web Engineering)
巻： 13  号： 3  ページ： 99-111  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3855A  ISSN： 1554-1045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,計算における最近の進歩が,社会メディア,医療,電力などの分野におけるデータの生成における増加をもたらした方法について述べた。インターネット利用者における急速な増加によって,社会的媒体は,感情分析または意見マイニングのための力を与えた。それは,そのようなタイプのデータを保存し,質問し,分析するための非常に挑戦的なタスクである。本論文では,プラットフォームとしてApache Kafkaを,解析のための例としてtwitterデータを用いて,ストリーミングデータを保存し,質問し,解析するための解決策を提供することを目的とした。3段階分類法を,3つの段階,すなわち,感情分類,単語分類および感情分類を用いて,知識ベースおよび機械学習の両方のアプローチを組み合わせた,twitterデータの感情解析のために提案した。ハイブリッド3方向分類アプローチを,5つの質問ストリングのサンプルを用いて評価し,既存の感情分類器,極性分類器,および感情解析のためのNaive Bayes分類器と比較した。提案した手法の結果の精度は,既存の手法と比較して優れている。Copyright 2018 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  電力 ,  *データ解析 ,  極性 ,  媒質 ,  単語 ,  高速度 ,  知識ベース
準シソーラス用語： Naive Bayes ,  感情分類 ,  *ストリーミングデータ ,  意見マイニング ,  感情分析 ,  ソーシャルメディア ,  *分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Apache Kafka ,  データ解析 ,  Sentimental分析 ,  ストリーミングデータ ,  Twitterデータ

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 分析 ,  3方向 ,  分類法 ,  リアルタイム ,  ストリーミングデータ ,  解析