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J-GLOBAL ID：202002267416708069   整理番号：20A1112553

深部および機械学習技術の融合を用いた薬物レビューの感情分類のための新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A novel method for sentiment classification of drug reviews using fusion of deep and machine learning techniques

著者 (7件)： Basiri Mohammad Ehsan (Department of Computer Engineering, Shahrekord University, Shahrekord 64165478, Iran) ,  Abdar Moloud (Institute for Intelligent Systems Research and Innovation (IISRI), Deakin University, Australia) ,  Cifci Mehmet Akif (Department of Computer Engineering, Istanbul Aydin University, Istanbul No:38, 34295, Turkey) ,  Nemati Shahla (Department of Computer Engineering, Shahrekord University, Shahrekord 64165478, Iran) ,  Acharya U. Rajendra (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Acharya U. Rajendra (Department of Bioinformatics and Medical Engineering, Asia University, Taichung, Taiwan) ,  Acharya U. Rajendra (International Research Organization for Advanced Science and Technology (IROAST) Kumamoto University, Kumamoto, Japan)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 198  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,新しい計算機ベース技術の開発は,Webサイト上のユーザ生成テキストコンテンツの量の急速な増加をもたらした。患者に書かれた医療および健康ケアレビューは,自然言語処理(NLP)およびデータマイニングの分野において研究者によって広範囲に研究されていない社会的メディアに関する最も価値があり有用なテキストコンテンツの中にある。これらのレビューは,医師との患者の相互作用,治療,および医療サービスの提供によるそれらの満足またはフラストレーションに対する洞察を提供する。本研究では,3方向決定理論に基づく2つの深い融合モデルを提案し,薬物レビューを分析した。最初の融合モデル,1つの深いモデルと従来の学習アルゴリズム(3W1DT)との3方向融合を,テストサンプルの分類の間の深い方法の信頼性が低いときに使用される二次方法として,一次分類器と伝統的学習法を用いて開発した。2番目に提案した深い融合モデルにおいて,3つの深いモデルと従来のモデル(3W3DT),3つの深いおよび1つの従来のモデルとの3方向融合を,全体の訓練データに関して訓練して,個々に試験サンプルを分類した。次に,試験薬物レビューを分類するために,最も信頼性のある分類器を選択した。本研究の結果は,提案した3W1DT法と3W3DT法の両方が従来法と深い学習法よりも4%優れており,3W3DTは3W1DTよりも精度とF1測度の点で2%優れていることを示している。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  測度 ,  *学習 ,  決定理論 ,  信頼性 ,  自然言語処理 ,  計算機械 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  コンテンツ ,  データマイニング
準シソーラス用語： 訓練データ ,  医療サービス ,  感情分類 ,  *機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  深層学習 ,  感情分析 ,  情報融合 ,  3方向決定 ,  薬物レビュー

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 (6件)： 深部 ,  機械学習技術 ,  融合 ,  薬物 ,  レビュー ,  感情分類