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J-GLOBAL ID：201802285738812349   整理番号：18A1221286

スパース因子を融合する感情分析スタック雑音自己エンコーダモデル【JST・京大機械翻訳】

Sentimental Analysis Stacked Denoising Auto-encoder with Sparse Factor

著者 (2件)： Jiang Zongli (北京工業大学信息学部 北京100124) ,  Wang Yida (北京工業大学信息学部 北京100124)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 12  ページ： 227-231  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 深さ学習に基づく特徴抽出は,データ次元縮小問題の研究ホットスポットであり,そして,スタック自己符号器は,比較的一般的に用いられるモデルであり,そして,ノイズおよび疎なデータの良好な特性表現を,持たない。微博感情分析に向けて、スタックノイズ自己エンコーダの各隠れ層にスパース因子を加えることにより、サンプルデータに含まれるノイズとスパース性が特徴抽出に与える影響を解決した。COAE評価データセットを用いた感情分析は,提案モデルの分類精度と再現率が改善されたことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *透視図法 ,  ホットスポット ,  *雑音 ,  符号器 ,  次元縮小
準シソーラス用語： 再現率 ,  分類精度 ,  スパース性 ,  隠れ層 ,  *感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Deep learning ,  Stacked denoising auto-encoder ,  Sparse factor ,  Sentimental analysis

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 因子 ,  融合 ,  感情分析 ,  スタック ,  雑音 ,  自己 ,  エンコーダ ,  モデル