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J-GLOBAL ID：202002253900072316   整理番号：20A0144987

ニュースからの細粒度,アスペクトに基づく感情抽出によるビジネスサイクルのモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Monitoring the Business Cycle with Fine-Grained, Aspect-Based Sentiment Extraction from News

著者 (3件)： Barbaglia Luca (European Commission, Joint Research Centre, Directorate A-Strategy, Work Programme and Resources, Scientific Development Unit, Ispra, VA, Italy) ,  Consoli Sergio (European Commission, Joint Research Centre, Directorate A-Strategy, Work Programme and Resources, Scientific Development Unit, Ispra, VA, Italy) ,  Manzan Sebastiano (European Commission, Joint Research Centre, Directorate A-Strategy, Work Programme and Resources, Scientific Development Unit, Ispra, VA, Italy)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11985  ページ： 101-106  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経済モデルの予測を改善し,より正確な予測を生み出すために有用な信号を提供することを目的とした,細粒,アスペクトベースの感情分析アプローチの開発に関する概観を提供した。このアプローチは,与えられた用語または概念に対する極性スコアを関連付けるために,外部語彙資源に依存するので,教師なしである。開発中の方法の概観を提供した後,いくつかの予備的知見も示した。Copyright 2020 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 極性 ,  語彙 ,  *ニュース ,  経済モデル ,  経済予測
準シソーラス用語： 感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 経済予測とナウキャスティング ,  意味論的推論 ,  感情分析 ,  ニュース分析

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニュース ,  細粒度 ,  感情 ,  ビジネス ,  サイクル ,  モニタリング