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J-GLOBAL ID：201902222555484651   整理番号：19A2727047

PhonsenticNet:概念レベル感情分析のためのマイクロテキスト正規化への認知アプローチ【JST・京大機械翻訳】

PhonSenticNet: A Cognitive Approach to Microtext Normalization for Concept-Level Sentiment Analysis

著者 (3件)： Satapathy Ranjan (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Singh Aalind (Vellore Institute of Technology, Vellore, India) ,  Cambria Erik (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11917  ページ： 177-188  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアプラットフォームの利用における現在の急増によって,標準語を有するテキストの代わりに短いテキスト(マイクロテキスト)を使用する傾向は,著しい上昇を見た。マイクロテキストの利用は,モデルが標準語で訓練されているので,感情分析に対するかなりの性能問題を提起する。本論文では,記号(機械学習)人工知能による結合部分記号(音素)の影響について議論し,語彙外(OOV)概念をそれらの標準的な語彙(IV)形式に変換する。ここでは,OOV文を検出するための二値分類器を開発し,次に,それらを音素変換器を用いて音素部分空間に変換した。著者らは,Sorensen類似性アルゴリズムを用いて,音声とストリング距離を比較した。このようにして得られた理論的に類似したIV概念を用いて正確な極性値を計算した。これは以前にマイクロテキストの存在のために誤計算されていた。著者らの提案したフレームワークは,以前のモデルと比較して,極性検出の精度を6%改善した。結論として,著者らはマイクロテキスト正規化のために,音素変換器に対してグラフヘムを適用して,感情解析に関するその応用を示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音素 ,  語彙 ,  *正規化 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  電話 ,  変換器 ,  人工知能 ,  極性
準シソーラス用語： 部分空間 ,  二値分類 ,  *テキスト ,  ソーシャルメディア ,  *感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マイクロテキスト正規化 ,  電話 ,  概念レベル感情分析 ,  G2P ,  IPA

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 概念 ,  感情分析 ,  正規化 ,  認知