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J-GLOBAL ID：201902253470232925   整理番号：19A2179837

背景知識注意に基づく感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis Based on Background Knowledge Attention

著者 (4件)： Li Changliang (Kingsoft AI Lab, Beijing, China) ,  Zhou Yujun (Institute of Informartion Technology, Nanjing, Jiangsu, China) ,  He Saike (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Hailiang (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ISI  ページ： 206-208  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： 自然言語処理と人工知能分野の分野における基礎研究である感情分析は,その実用的な適用性と挑戦のために,これらの年に多くの注目を集めている。しかしながら,既存の方法は,局所テキスト情報に焦点を合わせており,背景知識(例えば,映画の指示器,製品の生産者)を無視している。本論文では,感情解析のための背景知識獲得モデル(LSTM-BKAM)を用いた新しいLSTMを提案した。著者らのモデルは,文章の異なる意味部分に関する背景知識ベースの注意を組み込んだ。実験結果は,著者らのモデルが最先端技術を達成して,他の方式より実質的に良いことを示した。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： 適応性 ,  *生産者 ,  自然言語処理 ,  人工知能 ,  指示計
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  *感情分析 ,  *背景知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 背景知識 ,  注意 ,  感情分析