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J-GLOBAL ID：202002248460804660   整理番号：20A0931018

文脈素性を融合する中国語暗黙感情分類モデル【JST・京大機械翻訳】

A Chinese implicit sentiment classification model combining contextual features

著者 (4件)： Pan Dongxing (武漢理工大学計算机科学与技術学院,湖北 武漢,430070) ,  Yuan Jingling (武漢理工大学計算机科学与技術学院,湖北 武漢,430070) ,  Li Lin (武漢理工大学計算机科学与技術学院,湖北 武漢,430070) ,  Sheng Deming (武漢理工大学計算机科学与技術学院,湖北 武漢,430070)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 42  号： 2  ページ： 341-350  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ネットワーク上海のテキストデータに対する感情分析では、ネットワーク民の行為規則をよりよく掘り、意思決定機構の理解を助け、世話の傾向を了解し、商店のサービス品質を改善することができる。実際の表現において、人々は明らかな感情語を持つ主観的表現以外に、蓄えられた方式を採用して自分の主観的な傾向を表現している。明示的感情語を持つテキスト感情解析は自然言語処理分野における基礎的研究タスクとして、すでに豊富な研究成果を獲得した。しかし、隠されたテキストに対する感情分析技術はまだスタート段階にある。陽的感情分析タスクと比較して,隠された感情分類タスクはより困難である。暗黙表現テキストは,中立的表現,感情語の欠如,および文脈依存の特性を持ち,従来のテキスト分類法に適用できない。上記問題に対して、word2vec語埋め込み技術を用いてテキスト特徴を抽出し、それぞれTextCNN、LSTMとBiGRU分類モデルに基づいた研究を行った。各深さ分類モデルの研究に基づいて,融合注意機構の分類モデル研究も実施した。暗黙的表現の文脈依存特性に従って,文脈意味論的特徴および注意機構に基づく分類モデルを設計して,部分的中立的陰的表現文の分類効果を強化した。最後に、SMP2019公開データセット上で実験を行い、上述のいくつかの基礎深度ネットワークモデルと融合注意力メカニズム分類モデルより良い分類効果を得た。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  意味論 ,  ネットワーク ,  自然言語処理 ,  *中国語 ,  小売店
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  ネットワークモデル ,  サービス品質 ,  感情分類 ,  感情語 ,  分類モデル ,  感情分析 ,  テキストデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 融合 ,  中国語 ,  感情 ,  分類モデル