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J-GLOBAL ID：202002255898175871   整理番号：20A1799479

学術論文のためのピアレビューテキストの感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis of Peer Review Texts for Scholarly Papers

著者 (2件)： Wang Ke (Peking University, Beijing, China) ,  Wan Xiaojun (Peking University, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGIR ’18  ページ： 175-184  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： 製品レビュー,映画レビュー,ピンセットなどを含む多くのテキストドメインにおいて,感情分析が広く研究されている。しかし,学術論文のピアレビューのドメインにおいて感情分析を行う試みは,通常長く,論文の提出の賛否の両方を導入する。本論文では,初めて,全体的推薦/決定(アセプト,拒絶,または時々境界)を自動予測し,さらに,論文の提出のためのレビュー者によって書かれたピアレビューテキストから,正および負の感情極性を持つ文章を識別するタスクを研究した。ここでは,この挑戦的なタスクに取り組むために,新しい抽象ベースのメモリメカニズム(MILAM)を持つ複数のインスタンス学習ネットワークを提案する。2つの評価データセットをICLRオープンレビューから構築し,評価結果は提案モデルの有効性を検証した。著者らのモデルは,種々の実験設定において,いくつかの既存のモデルよりはるかに優れている。また,境界レビューを除いて,レビューテキストと推奨決定の間の一般的良好な整合性を見出した。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： 極性 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  多重化 ,  有効性
準シソーラス用語： ピアレビュー ,  ピンセット ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 抽象ベースメモリ機構 ,  多重インスタンス学習 ,  ピアレビューマイニング ,  感情分析

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学術論文 ,  感情分析