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J-GLOBAL ID：201902282065765701   整理番号：19A0516273

Twitter感情分析に関するテキスト前処理法に関する比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparison Research on Text Pre-processing Methods on Twitter Sentiment Analysis

著者 (2件)： Jianqiang Zhao (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Xiaolin Gui (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 2870-2879  発行年： 2017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： Twitter感情分析により,製品に対する公衆の感覚とそれらに関連するイベントをリアルタイムで監視する組織能力を提供する。感情分析の第一段階はTwitterデータのテキスト前処理である。Twitter感情分析に関するほとんどの既存の研究は,新しい感情特徴の抽出に焦点を合わせている。しかし,前処理法を選択することは無視される。本論文は,2つのタイプの分類タスクにおける感情分類性能に及ぼすテキスト前処理方法の影響を検討して,5つのTwitterデータセットに関する2つの特徴モデルと4つの分類装置を用いて,6つの前処理方法の分類性能をまとめた。実験により,Twitter感情分類器の精度とF1測度は,拡張aconymsの前処理法を使用し,否定を置き換えるときに改善されるが,URLを除去し,数または停止語を除去するとき,ほとんど変化しないことを示した。様々な前処理法を適用したとき,Naive Bayesとランダムフォレスト分類器はロジスティック回帰とサポートベクトルマシン分類器より敏感である。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： 測度 ,  サポートベクトルマシン ,  分類装置 ,  *前処理
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  ランダムフォレスト ,  Naive Bayes ,  感情分類 ,  実時間 ,  テキスト ,  *感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： Twitter ,  感情分析 ,  処理法 ,  研究