文献
J-GLOBAL ID：201902283582182085
整理番号：19A2697938
ソフトウェア工学における機械学習感情分析アルゴリズムの性能評価【JST・京大機械翻訳】
Evaluating the Performance of Machine Learning Sentiment Analysis Algorithms in Software Engineering
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著者 (3件)：
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資料名：
巻：
2019
号：
DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech
ページ：
1023-1030
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：
抄録/ポイント
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近年,感情分析はソフトウェア工学領域内で認識されている。自動化された感情分析は,正確さの疑いに悩まされているが,評価のための元のデータセット以外のデータセットに適用されるとき,ツール性能は不安定である。研究者は,機械学習アルゴリズムが従来の辞書やルールベースのアプローチよりも優れているかどうかについての不一致を持っている。本論文では,評価性能に影響を及ぼす可能性のあるデータセットにおける因子を検討し,感情解析における一般的な機械学習アルゴリズムを評価し,次に,自動化された感情ツールのための新しい構造を提案した。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】
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分類 (1件)：
分類
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図形・画像処理一般
タイトルに関連する用語 (5件)：
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