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J-GLOBAL ID：202102226531155829   整理番号：21A0007365

感情分類のための大域-局所特徴融合機構【JST・京大機械翻訳】

Global-Local Feature Fusion Mechanism for Sentiment Classification

著者 (2件)： Li Ying (Nankai University Tongyan Road, Jinnan District,College of Computer Science,Tianjin,China) ,  Shi Guangshun (Nankai University Tongyan Road, Jinnan District,College of Artificial Intelligence,Tianjin,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CVIDL  ページ： 332-337  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 短いテキストは,社会生活における情報と意見の一般的な形態である。ショートテキストの感情解析は,アイテム,イベントおよびサービスに対するユーザの姿勢を得るために有用である。しかし,短文のスパースデータ問題のため,短文のための感情解析は,まだ大きな課題に直面している。この問題に取り組むために,本論文では,単語埋込みモジュール,文章表現モジュールおよびカプセル分類を含む,新しい感情分類モデル,Cap_ONCNNAを提案した。特に文章表現モジュールにおいて,新しいテキスト表現機構ONCNNAを提案した。この方式は,それぞれ,注意ベースのON-LSTMとCNNによって全体的構造と局所的特徴意味表現を作り出すことができて,次にそれらを融合して文章表現を強化した。分類モジュールにおいて,カプセルネットワークを導入することによってより多くの隠れ情報を得ることができた。MR,SST1およびSST2データセットに関する実験は,著者らのモデルが他のモデルより優れていることを証明した。3つのデータセットの最良モデルと比較して,著者らのモデルの精度は,それぞれ0.2%(MR),1.84%(SST1),0.03%(SST2)によって改善された。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  カプセル ,  *単語
準シソーラス用語： 意味表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情分類 ,  局所特徴 ,  融合