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J-GLOBAL ID：202002225741205148   整理番号：20A0060531

加重平均によるWordD2VECを用いたTwitterメッセージの感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis of Twitter Messages using Word2vec by Weighted Average

著者 (3件)： Djaballah Kamel Ahsene (University Science and Technology, Houari Boumediene Algiers,Algeria) ,  Boukhalfa Kamel (University Science and Technology, Houari Boumediene Algiers,Algeria) ,  Boussaid Omar (University of Lyon, Lyon2, ERIC EA 3083,Lyon,France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SNAMS  ページ： 223-228  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： テロリストグループとそれらの支援者は,テロリズムを招くためにソーシャルネットワークを使用する。彼らは,これらの社会的ネットワークに関する意見を共有することによって,それらのアイデアとdocを広げた。本論文では,Twitterにおけるラジカル含有量を検出する方法を提案した。このために,著者らはテロリズム活動に関連したアラビア語を収集し,それらのいくつかを,2つのクラスの感情に分類し,テロリズムを刻み込むか,または刻んでいないかを分類した。本論文では,Word2vecとWord2vecを重みづけ平均により用いた。さらに,2つの機械学習アルゴリズム,すなわちSVMとランダムフォレストを用いて感情を予測した。この方法を検証するために,交差検証技術を用いていくつかの実験を行った。著者らの結果を評価するために,著者らは3つの対策を使用した。結果は,加重平均によるWord2vecの使用がWord2vec法よりわずかに良いことを明らかにした。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： 重みづけ ,  ラジカル ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  アラビア語 ,  社会的ネットワーク ,  感情分析 ,  *加重平均 , 【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 (4件)： 加重平均 ,  Twitter ,  メッセージ ,  感情分析