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J-GLOBAL ID：201902236041704406   整理番号：19A2091167

ディープニューラルネットワークに基づくweiboコメントの感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis of Weibo Comments Based on Deep Neural Network

著者 (1件)： Wan Fang (Guangdong University of Finance and Economics)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CISCE  ページ： 626-630  発行年： 2019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： ネットワーク情報技術の急速な発展により,ソーシャルメディアは新しい情報普及プラットフォームになり,急速な普及と広い視聴の特性を持っている。本論文は,深いニューラルネットワークに基づくマイクロブログコメント的感情解析法を提案した。マルチレベルプール層とコンボリューション層を構築することによって,ネットワーク複雑性を増加して,次に,データ特性を効果的に抽出することができて,感情解析精度比率を改良することができて,ネットワークを避けることができた。局所的に最適である。まず第一に,マイクロブログコメントを前処理し,次に,単語2vecアルゴリズムをテキスト表現のために使用し,特徴マトリックスを畳込みニューラルネットワークに入力し,テキストにおけるキー特徴を抽出する。最後に,柔軟性ロジスティック回帰ネットワークを用いて,特徴を分類し,感情解析結果を得た。実験的検証を通して,本方法の精度は,従来の機械学習方法と比較して,著しく改良した。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： 高速度 ,  *ニューラルネットワーク ,  *ネットワーク ,  柔軟性 ,  アルゴリズム ,  畳込み ,  前処理 ,  機械学習 ,  単語
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  テキスト ,  マイクロブログ ,  複雑性 ,  ソーシャルメディア ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ディープニューラルネットワーク ,  コメント ,  感情分析