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J-GLOBAL ID：202102231257291105   整理番号：21A0430047

BiGRU情報強調に基づく感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment analysis based on BiGRU information enhancement

著者 (3件)： Yin Xing (School of Computer Science and Technology, Wuhan Institute of Technology) ,  Liu Changhui (School of Computer Science and Technology, Wuhan Institute of Technology) ,  Fang Xiaodong (School of Computer Science and Technology, Wuhan Institute of Technology)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1748  号： 3  ページ： 032054 (9pp)  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の感情解析技術の観点から,モデル設計は,しばしば,ネットワークの利点に完全な役割を与えることができない異なるネットワークモデルの組合せである。本論文では,BERTに基づくデータ事前訓練を提案し,得られたデータをBiGRUニューラルネットワーク層に入力し,特徴を増強し,積層と反復使用による特徴強化を達成した。第2層の入力は第1層の出力の結果であり,第3層の入力は第2層の出力の結果であり,次に,関連する情報を学習するために異なる部分空間において多重時間を計算する。実験は,Twitterデータセットに関して実行して,結果は,このアイデアにおいて,2層BiGRU分類効果がより良いことを示して,82.63%の精度に達して,収束速度はより速くて,それは他の分類モデルより優れて,分類作業はよく完了することができた。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  ニューラルネットワーク ,  多重化 ,  単一層
準シソーラス用語： 収束速度 ,  ネットワークモデル ,  部分空間 ,  二層 ,  ツイッター ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (1件)： 感情分析