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J-GLOBAL ID：202002267829135503   整理番号：20A1795731

マルチタスク学習による不均衡感情分類【JST・京大機械翻訳】

Imbalanced Sentiment Classification with Multi-Task Learning

著者 (3件)： Wu Fangzhao (Microsoft Research Asia, Beijing, China) ,  Wu Chuhan (Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Junxin (Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CIKM ’18  ページ： 1631-1634  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： 監督学習法は,感情分類において広く使われている。しかし,感情分布が不均衡であるとき,これらの方法の性能は低下する。本論文では,不均衡な感情分類のための効果的なアプローチを提案した。本アプローチでは,不均衡訓練データから多重バランス部分集合をサンプリングし,これら部分集合からロバスト感情分類器を協調して学習するために,マルチタスク学習ベースフレームワークを提案した。さらに,既存の感情辞書と大規模ラベルなしデータの両方から抽出した感情表現の事前知識を,不均衡シナリオにおける感情分類器の学習を強化するために,著者らのアプローチに組み入れた。ベンチマークデータセットに関する実験結果は,不均衡な感情分類の改善における著者らのアプローチの有効性を検証した。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： *学習 ,  多重化 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 不均衡 ,  訓練データ ,  事前知識 ,  感情表現 ,  *マルチタスク学習 ,  感情分類 ,  ラベルなしデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 不均衡学習 ,  マルチタスク学習 ,  感情分類

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチタスク学習 ,  均衡 ,  感情分類