文献

J-GLOBAL ID：201902222358670091   整理番号：19A0527049

ペルシア語テキスト上の深層学習を用いた感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment analysis using deep learning on Persian texts

著者 (3件)： Roshanfekr Behnam (Computer Engineering and IT, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Khadivi Shahram (Computer Engineering and IT, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran) ,  Rahmati Mohammad (Computer Engineering and IT, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICEE  ページ： 1503-1508  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： テキストデータと情報の体積における成長速度を与えると,テキスト分類はより実用的で手hanになった。感情分析は,製品を評価し,市場決定を行い,消費者の信頼性を測定するために,いくつかのケースで使用できるテキスト分類アプリケーションの一つである。このタスクのために提案されたほとんどの方法は英語言語に集中しているが,ペルシアのような他の言語に対する試みは少ない。ペルシア言語にはいくつかの課題がある。例えば,それは広範囲の接尾xesを持っている。最近,様々なNLP応用において,深い学習アプローチが成功裏に適用されている。著者らの目標は,Persian言語における深い学習方法を評価することである。深い学習方法を使用するとき,挑戦的な問題のいくつかを扱うことができることを示すことができた。また,Persian言語における電子製品に関するレビューのデータセットを紹介し,それに関するモデルを評価した。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： CASE ,  言語 ,  消費者 ,  信頼性 ,  応用プログラム ,  *学習 ,  英語 ,  成長速度
準シソーラス用語： 電子製品 ,  学習方法 ,  テキスト分類 ,  テキストデータ ,  感情分析 ,  *深層学習 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ペルシア ,  深層学習 ,  感情分析