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J-GLOBAL ID：201902218811143851   整理番号：19A1933709

アラビア語方言極性分類のための狭い畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Narrow Convolutional Neural Network for Arabic Dialects Polarity Classification

著者 (5件)： Alali Muath (Intelligent Computing Research Group, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia (UPM), Selangor, Malaysia) ,  Mohd Sharef Nurfadhlina (Intelligent Computing Research Group, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia (UPM), Selangor, Malaysia) ,  Azmi Murad Masrah Azrifah (Intelligent Computing Research Group, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia (UPM), Selangor, Malaysia) ,  Hamdan Hazlina (Intelligent Computing Research Group, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia (UPM), Selangor, Malaysia) ,  Husin Nor Azura (Intelligent Computing Research Group, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia (UPM), Selangor, Malaysia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 96272-96283  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： オルソグラフと形態学におけるアラビア方言の複雑さと角度は,典型的に感情分析を非常に困難にしている。さらに,分類手法のほとんどは,ハンド・クレーティング特徴に基づいてこの問題を扱っている。アラビア語は複数方言を持ち,言語は単語ベースの順序を持たないので,抽出プロセスと分類タスクはより困難で時間がかかる。アラビア語言語に適用される深いニューラルネットワークアプローチは非常に限られている。これらの深い学習アプローチは,典型的に少量のデータに対して非常に複雑な構造を構成する。この構造はアラビア語方言に対する全体の意味論的および感情的特徴を捉えることができない広い畳込みネットワークに基づいている。本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)の狭い構造を提案し,ツイート表現を獲得し,アラビア語を五つ,三つ,二つの極性に分類した。感度解析を行い,分類性能に及ぼす畳込みフィルタの数,プールサイズ,フィルタサイズなどの種々の組合せ構造特性の影響を評価した。提案したアラビアの狭い畳込みニューラルネットワーク(NCNN)は,検出器の範囲の特徴を最大化することによって,ピンセットに含まれる全体の意味論的および感情情報を捉えた。NCNN性能は,3つの畳込み層によって構造化されたとき,それぞれ,最大のプール層が続くとき,その最適条件にあると推定された。このモデルは辞書資源と語彙特徴を用いずに開発され,余分な訓練データを用いてデータセットを拡張した。狭いモデルは,アラビア語の方言語を扱う第一の狭いCNNモデルであるので,アラビア語に対するアラビア語の感情分類のための最初のベースラインモデルである。NCNNモデルは,他の最先端の手法と比較した場合,SemEval-2017アラビア方言Twitterデータセットにおいて,5つの極性に対して最低のマクロ平均絶対誤差(MAE~M)を達成し,3つの極性と2つの極性に対してより高いMacro平均想起(P)を達成した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単語 ,  検出器 ,  学習 ,  言語 ,  モルフォロジー ,  *ネットワーク ,  フィルタ ,  意味論 ,  *畳込み ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 訓練データ ,  *アラビア ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *方言 ,  *アラビア語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： アラビア語 ,  方言 ,  極性 ,  分類 ,  畳込みニューラルネットワーク