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J-GLOBAL ID：202002223353116383   整理番号：20A2073708

感情的操作言語のクラウドソース検出【JST・京大機械翻訳】

Crowdsourced Detection of Emotionally Manipulative Language

著者 (4件)： Huffaker Jordan S. (University of Michigan - Ann Arbor, Ann Arbor, MI, USA) ,  Kummerfeld Jonathan K. (University of Michigan - Ann Arbor, Ann Arbor, MI, USA) ,  Lasecki Walter S. (University of Michigan - Ann Arbor, Ann Arbor, MI, USA) ,  Ackerman Mark S. (University of Michigan - Ann Arbor, Ann Arbor, MI, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CHI ’20  ページ： 1-14  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 読者の感情を操作するレクトリックの検出は,本質的に感情的コンテンツ(IEC;例えば,親が子供を喪失する)を,感情的操作言語(EML;例えば,恐怖誘導言語を用いて,抗ワクチン伝播を延ばす)から区別することを必要とする。しかし,これは自動およびクラウドソーシングアプローチの両方に対する未解決分類課題となっている。機械学習手法は,ラベル付き訓練データが利用可能であり,非エキスパート注釈者がEMLとIECを混乱させる傾向がある狭いドメインでのみ働く。ここでは,テキストにおけるEMLのインスタンスを同定し,除去するための労働者の能力を利用するアプローチ,アンカー比較を導入し,次に,元のコンテンツにおけるEMLを分類するための比較ポイントとして用いた。このアプローチをニューススタイルテキストスニペットのデータセットを用いて評価し,精度およびリコールがシステムビルダーのニーズに対して調整できることを示した。著者らの貢献は,コンテンツからの社会的参照の非専門家の解答を可能にするクラウドソーシングアプローチである。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *言語 ,  ワクチン ,  ビルダー ,  労働者 ,  子供 ,  恐怖 ,  ニュース ,  機械学習 ,  アノテーション ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 訓練データ ,  クラウドソーシング ,  スニペット ,  閲覧者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラウドソーシング ,  感情 ,  メディア操作 ,  修辞

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 言語