オントロジー駆動アスペクトベース感情分析のための単語埋込みの利用【JST・京大機械翻訳】

de Kok Sophie; Frasincar Flavius

文献

J-GLOBAL ID：202002283916489234 整理番号：20A2077602

オントロジー駆動アスペクトベース感情分析のための単語埋込みの利用【JST・京大機械翻訳】

Using word embeddings for ontology-driven aspect-based sentiment analysis

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資料名：
号： SAC ’20 ページ： 834-842 発行年： 2020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)

今日,Webは情報を収集する主なプラットフォームである。自由に利用可能な非構造化データの成長量は,感情分析における興味を増加させ,そこでは,目標がテキストから意見を抽出することである。本論文では,レビューレベルアスペクトベース感情解析に焦点を当て,ここでは,レビューにおけるある視点の感情を予測した。二段階感情解析アルゴリズムを提案した。第一段階では,ドメインオントロジーを利用して感情を予測した。ドメインオントロジー段階が決定的でないならば,SVMバッグ-単語モデルに基づくバックアップ段階を採用した。さらに,意味的に類似した単語を見つけることにより,第一段階におけるドメインオントロジーカバレッジを改善するために単語埋込みの使用を検討した。2段階アプローチが2つのベースライン法より著しく優れ,SemEval-2016データの競合結果を達成することを見出した。さらに,バックアップ段階を採用することによって,著者らは,まだ,基準線より,かなり良い性能を示した。最後に,ドメインオントロジーサイズが比較的小さいとき,単語埋込みを採用することが精度を改善することを見出した。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】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

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人工知能 , 自然語処理

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