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J-GLOBAL ID：202002292228432248   整理番号：20A1565727

ベトナムのソーシャルメディアテキストのための感情認識【JST・京大機械翻訳】

Emotion Recognition for Vietnamese Social Media Text

著者 (7件)： Ho Vong Anh (University of Information Technology, VNU-HCM, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Nguyen Duong Huynh-Cong (University of Information Technology, VNU-HCM, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Nguyen Danh Hoang (University of Information Technology, VNU-HCM, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Pham Linh Thi-Van (University of Social Sciences and Humanities, VNU-HCM, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Nguyen Duc-Vu (Multimedia Communications Laboratory, University of Information Technology, VNU-HCM, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Nguyen Kiet Van (University of Information Technology, VNU-HCM, Ho Chi Minh City, Vietnam) ,  Nguyen Ngan Luu-Thuy (University of Information Technology, VNU-HCM, Ho Chi Minh City, Vietnam)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1215  ページ： 319-333  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  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： 感情認識または感情予測は,より高いアプローチまたは感情分析の特別なケースである。この作業において,結果は,正または負または評価の形式(1~5)のどちらでも,また,結果が, sさ,楽しみ,怒りり,嫌悪,恐怖,および驚きのようなより多くの表現で表現されるより詳細なレベルの分析の面では,生産されない。感情認識は顧客コメントの特定の感情を認識することによって製品のブランド価値を測定する際に重要な役割を果たす。本研究では,2つのターゲットを達成した。最初に,著者らは,自然言語処理(NLP)における低資源言語であるベトナムにおける感情認識研究に寄与する,正確に6,927の感情注釈付き文を有する標準ベトナム社会メディア感情コーパス(UIT-VSMEC)を構築した。第2に,UIT-VSMECコーパスに関する機械学習と深層ニューラルネットワークモデルを評価し,測定した。その結果,CNNモデルは59.74%の加重F1スコアで最高の性能を達成した。著者らのコーパスは,著者らの研究ウェブサイトで利用可能である。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  ブランド ,  自然言語処理 ,  ベトナム社会主義共和国 ,  機械学習 ,  *コーパス ,  アノテーション
準シソーラス用語： 怒り ,  *感情認識 ,  驚き ,  *ソーシャルメディア ,  感情分析 ,  深層学習 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 感情認識 ,  感情予測 ,  ベトナム人 ,  機械学習 ,  深層学習 ,  CNN ,  LSTM ,  SVM

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (2件)： ベトナム ,  感情認識