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J-GLOBAL ID：202102291026304384   整理番号：21A0441517

アスペクトベースの感情分析:深層学習法の調査【JST・京大機械翻訳】

Aspect-Based Sentiment Analysis: A Survey of Deep Learning Methods

著者 (5件)： Liu Haoyue (Helen and John C. Hartmann Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA) ,  Chatterjee Ishani (Helen and John C. Hartmann Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA) ,  Zhou MengChu (Helen and John C. Hartmann Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA) ,  Lu Xiaoyu Sean (Helen and John C. Hartmann Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA) ,  Abusorrah Abdullah (Department of Electrical and Computer Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Transactions on Computational Social Systems  (IEEE Transactions on Computational Social Systems)
巻： 7  号： 6  ページ： 1358-1375  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2444A  ISSN： 2329-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 感情解析は,感情を持つ主観的テキストを分析,処理,結論付け,推論するプロセスである。企業は,公共意見の理解,市場研究の実施,ブランド評判の分析,顧客経験の認識,および社会的メディア影響の研究に対する感情分析を使用する。アスペクト粒度のための種々のニーズに従って,それを文書,文章,およびアスペクトベースのものに分割できる。本論文では,アスペクトベース感情解析問題を解くための最近提案された方法を要約した。現在,リーキシコンベース,伝統的機械学習,および深層学習方法の3つの主流がある。本稿では,最先端の深層学習法の比較レビューを提供した。いくつかの一般的に使用されるベンチマークデータセット,評価計量,および既存の深層学習法の性能を紹介した。最後に,既存の問題といくつかの将来の研究方向を示し,議論した。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： 市場調査 ,  *ブランド ,  ベンチマーク ,  機械学習
準シソーラス用語： 紫根 ,  Allium porrum ,  感情分析 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情分析 ,  深層学習 ,  調査