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J-GLOBAL ID：202002221012138541   整理番号：20A0861327

辞書とナイーブBayesアプローチを用いたインドネシア語ツイートの感情分析システム【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis System of Indonesian Tweets using Lexicon and Naieve Bayes Approach

著者 (4件)： Ahmad Mubarik (YARSI University, Faculty of Information Technology,Jakarta,Indonesia) ,  Ferdy Octaviansyah Mochamad (YARSI University, Faculty of Information Technology,Jakarta,Indonesia) ,  Kardiana Aan (YARSI University, Faculty of Information Technology,Jakarta,Indonesia) ,  Fadli Prasetyo Kukuh (YARSI University Faculty of Law,Jakarta,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIC  ページ： 1-5  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： 今日,ソーシャルメディアはインターネット上で最も一般的なユーザ生成コンテンツとなっている。インドネシアでは,2019[1]において,150万人の活発な社会的メディア利用者または56%の総人口がある。それは,ソーシャルメディアが大きなデータを生み出すことを示し,それは意味のある情報を与える可能性がある。Twitterはインドネシアにおける一般的なソーシャルメディアプラットフォームの一つであり,インターネットユーザの50%がこのプラットフォームを用いている。そこで,著者らは,2つの異なるアプローチによるインドネシア語tweの感情分析を行った:語彙ベースと機械学習。この目的を達成するために,インドネシアのツイートを特定の極性(陽性,中性,陰性)に同定し,分類することができるシステムを開発した。このシステムは,環境準備,テキスト前処理,単語の読出しデータセット袋,データ処理,結果,および結論という主要なプロセスから成る。テストフェーズでは,この感情分析システムへの入力としていくつかのキーワードを用いた。結果は,ナイーブBayesが84%の精度を得て,辞書ベースが72%であることを示した。このシステムにおいて,機械学習手法は辞書よりも優れた精度を与えると結論した。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： キーワード ,  前処理 ,  極性 ,  データ処理 ,  単語 ,  インドネシア共和国 ,  機械学習 ,  語彙 ,  *インターネット
準シソーラス用語： ユーザ生成コンテンツ ,  ソーシャルメディア ,  感情分析 ,  *インドネシア語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 辞書 ,  インドネシア ,  感情分析