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J-GLOBAL ID：202102252375336384   整理番号：21A0010899

短メッセージ感情解析のための深層学習分類アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Deep Learning Classification Approach for Short Messages Sentiment Analysis

著者 (2件)： Goel Amit Kumar (School of Computing Science and Engineering, Galgotias University,Greater Noida,UP,India) ,  Batra Kalpana (SGT University,Faculty of Engineering & Technology (FET),Gurugram,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICSCAN  ページ： 1-3  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： 今日の世界において,人間は,ソーシャルメディアアプリケーションからのソーシャルメディアデータを得て,ソーシャルメディアアプリケーションからソーシャルメディアデータを得て,そして,Hindi twetsデータセットを使用するための深いニューラルネットワークのような深い学習法を使用し,そして,twitterからポジティブまたはネガティブな感情極性の下でそれらを分類するために,それらのアプリケーションからソーシャルメディアデータを得て,そして,何の文章が正で負の感情であるかを,ソーシャルメディアアプリケーションからの社会的メディアデータを得た。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： 極性 ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  応用プログラム
準シソーラス用語： ソーシャルメディア ,  *深層学習 ,  メディアデータ , 【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 (5件)： メッセージ ,  感情 ,  解析 ,  深層学習 ,  分類