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J-GLOBAL ID：202002221015215854   整理番号：20A2088599

グラフ畳込みネットワークに基づく中国語マイクロブログの細粒感情分類【JST・京大機械翻訳】

Fine-grained emotion classification of Chinese microblogs based on graph convolution networks

著者 (5件)： Lai Yuni (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhang Linfeng (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Han Donghong (Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhou Rui (Swinburne University of Technology, Hawthorn, Australia) ,  Wang Guoren (Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： World Wide Web: Internet and Web Information Systems  (World Wide Web: Internet and Web Information Systems)
巻： 23  号： 5  ページ： 2771-2787  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2172A  ISSN： 1386-145X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロブログは日常生活における人々の意見と感情を表現するために広く用いられている。文章分析(SA)はテキスト分析を通して個人感情極性をタイムリーに検出できる。深層学習手法はSAで広く使用されてきたが,まだ完全には構文情報を利用していない。本論文では,中国語マイクロブログの多様な文法構造の理解を高めるために,構文ベースグラフ畳込みネットワーク(GCN)モデルを提案した。さらに,パーセンタイルに基づくプール化法を提案し,モデルの精度を改善した。実験では,幸福感, s感, likeり, fear,恐怖,および驚き取りを含む中国のマイクロブログ感情分類カテゴリーのために,著者らのモデルのF測度は82.32%に達し,最先端のアルゴリズムを5.90%超える。実験結果は,著者らのモデルが,感情検出の性能を改良するために,依存性構文解析の情報を効果的に利用することができることを示した。さらに,他の研究者に公開されている中国語感情分類のための新しいデータセットを注釈する。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  極性 ,  測度 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  構文分析 ,  *中国語 ,  文法
準シソーラス用語： テキスト解析 ,  *マイクロブログ ,  構文 ,  感情分類 ,  感情検出 ,  感情分析 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 感情分析 ,  グラフ畳込みネットワーク ,  中国のマイクロブログ ,  深層学習 ,  感情検出

分類 (1件)： 通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (6件)： グラフ ,  畳込み ,  中国語 ,  マイクロブログ ,  細粒 ,  感情分類