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J-GLOBAL ID：202002212000419154   整理番号：20A1753113

CNNによるLSTM上の遺伝的最適化を用いたSarcasm検出【JST・京大機械翻訳】

Sarcasm Detection using Genetic Optimization on LSTM with CNN

著者 (5件)： Ashok Darkunde Mayur (Sinhgad Academy of Engineering,Computer Engineering,Pune,India) ,  Nidhi Ghanshyam Agrawal (Sinhgad Academy of Engineering,Computer Engineering,Pune,India) ,  Salim Sayed Saniya (Sinhgad Academy of Engineering,Computer Engineering,Pune,India) ,  Burhanuddin Mazahir Dungarpur (Sinhgad Academy of Engineering,Computer Engineering,Pune,India) ,  Thakare Bhushan S. (Sinhgad Academy of Engineering,Computer Engineering,Pune,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： INCET  ページ： 1-4  発行年： 2020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： 21st世紀の挑戦的な問題は,大規模に利用可能な鮮明なデータにおけるサルコスムを検出することである。この分野における20年以上の研究を通じて,過去10年は意味的特徴だけでなく,データを解析し,処理するための様々な機械学習手法でも観察された。少数の,サルコスムの理論,それは構文的および意味的特性;語彙特徴は,それらのほとんど全てに対して関心領域であった。本論文では,二方向LSTMが遺伝的アルゴリズムを用いてハイパーパラメータ最適化を行うユニークな深層ニューラルネットワークモデルを提案し,次にサルカスム検出のための畳込みニューラルネットワークを用いた。ロバストな方法で結果を提唱し,この分野におけるより良い将来の研究をもたらす。Copyright 2020 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： *最適化 ,  語彙 ,  ロバスト性 ,  機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 関心領域 ,  ハイパーパラメータ ,  構文 ,  ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  LSTM ,  遺伝的最適化