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J-GLOBAL ID：202002251579376994   整理番号：20A1942880

単語埋込みに基づくテキスト感情極性分類方法【JST・京大機械翻訳】

Text Sentiment Polarity Classification Method Based on Word Embedding

著者 (4件)： Sun Xiaojie (Guilin University Of Electronic Technology, China) ,  Du Menghao (Guilin University Of Electronic Technology, China) ,  Shi Hua (Guilin University Of Electronic Technology, China) ,  Huang Wenming (Guilin University Of Electronic Technology, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICACS ’18  ページ： 99-104  発行年： 2018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： テキスト感情解析のための機械学習アルゴリズムのほとんどは,入力として単語2ベック訓練により得られた単語埋込みを使用する。しかし,単語2ベック訓練の単語埋込みは意味情報のみを含む。テキスト感情解析のためのアルゴリズムを提案して,意味論,構文,感情および他の情報を含むテキストの問題を解決した。それは,意味的,構文的,および感情的情報におけるオリジナルのテキスト-マルチ単語埋込みの学習から始まり,次に単語埋込み融合を進行させる。改良畳込みニューラルネットワークを感情解析に適用した。したがって,単語埋込みが単調なテキスト情報を含むという問題を解決した。K平均テキストクラスタリングを同じクラスタに類似テキストを分割して適用し,分類精度を改善した。主成分分析(PCA)次元の応用は主成分情報を抽出するだけではなく,冗長性埋込みの問題を解決して,分類モデルのコンピュータ性能を改良する。実験結果は,提示した方式が,他の融合アルゴリズムと比較して,臨界テキストの感情極性分析の精度,再現率,およびF値において著しい改善を有することを示した。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： アルゴリズム ,  意味論 ,  冗長性 ,  臨界 ,  クラスタ ,  計算機特性 ,  主成分分析 ,  *単語 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類法 ,  F値 ,  分類精度 ,  再現率 ,  構文 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自動エンコーダ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  感情分析 ,  単語埋込み

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 単語 ,  埋込み ,  感情 ,  極性 ,  分類方法