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J-GLOBAL ID：202102280054274189   整理番号：21A0412476

LDA主題モデルに基づく感情解析研究【JST・京大機械翻訳】

Research of Emotional Analysis Based on LDA Topic Model

著者 (2件)： Liu Yanwen (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海,200093) ,  Wei Yun (上海理工大学 光電信息与計算机工程学院,上海,200093)
資料名： Dianzi Keji  (Dianzi Keji)
巻： 33  号： 7  ページ： 12-16,26  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4424A  ISSN： 1007-7820  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： LDA主題モデルは,特徴を抽出する際に,単語関連および関連語ペアの理解を欠い,感情極性分類の精度に影響する。この問題を解決するために,本論文は,特徴感情語ペアの抽出効果を改善するためにLDA主題モデルにおける特徴感情語ペアを抽出する新しいモデルを提案する。特徴感情単語対の識別方法を,依存統語解析を用いて設計し,次に,認識方法を,制約条件としてLDAモデルを導入して,特徴感情語対を抽出した。ギブスサンプリングによるパラメータ計算を行い、モデルの生成過程を示した。最後に,ランダムフォレスト分類法を用いて,テキストの感情極性を分類した。本論文のモデルの有効性を検証するため,他の2つのモデルと共に実験を行い,主題数が20のとき,提案モデル分類の精度,再現率,F値は,それぞれ81.54%,83.13%,82.33%であり,他の2つのモデルより著しく高かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 極性 ,  構文分析 ,  有効性 ,  *単語
準シソーラス用語： 分類法 ,  関連語 ,  F値 ,  再現率 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： LDA ,  主題 ,  モデル ,  感情 ,  解析 ,  研究