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J-GLOBAL ID：202002253037863776   整理番号：20A0310223

深さ学習に基づく感情分類研究【JST・京大機械翻訳】

著者 (1件)： Hu Bowen (北京市第三十五中学,北京,100000)
資料名： Heilongjiang Keji Xinxi  (Heilongjiang Keji Xinxi)
号： 32  ページ： 71-72  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3241A  ISSN： 1673-1328  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： インターネット上の情報には、海量に感情のあるデータがあり、その分類は、ネットワーク民の観点と社会世話をよりよく理解することができる。感情分類は自然言語処理(NLP)の重要な問題の一つであり、感情極性の自動識別と分類問題を解決している。近年、深さ学習の迅速な発展に伴い、深さ学習は大量のテキストデータの知能理解に独特な優位性を現し、ますます研究者の青い関心を集めている。本論文では、まずいくつかの代表的な深さ学習モデルを検討し、いくつかの典型的な深さ学習モデルを利用して、様々な深さ学習に基づく感情分類案を引き出した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 海洋 ,  *インターネット ,  学習モデル ,  ネットワーク ,  自然言語処理 ,  極性
準シソーラス用語： テキストデータ ,  自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  感情分類 ,  研究