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J-GLOBAL ID：202202225299180410   整理番号：22A0858054

時間直観的ファジィ値上の高速Fourier変換に基づく高性能感情解析【JST・京大機械翻訳】

High performing sentiment analysis based on fast Fourier transform over temporal intuitionistic fuzzy value

著者 (4件)： Pal Nandi Basanti (Guru Tegh Bahadur Institute of Technology, New Delhi, India) ,  Jain Amita (Netaji Subhas University of Technology, New Delhi, Delhi, India) ,  Tayal Devendra Kumar (Indira Gandhi Delhi Technical University for Women, New Delhi, Delhi, India) ,  Narang Poonam Ahuja (Guru Tegh Bahadur Institute of Technology, New Delhi, India)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 26  号： 6  ページ： 3059-3073  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感情分析または意見マイニングは,研究の分野で広範囲な領域を持っている。今日,著者らは,意見を得る特定の主題のために,Webにおいて利用可能な大量の構造化および非構造化データを考察した。大きいデータと呼ばれる余剰データ処理は,いくつかの新技術を必要とする。本論文は,高速処理のためのそのような巨大なデータの感情解析の要求を考察した。テキストから生成された一時的直観的ファジィ集合に関する高速Fourier変換に基づいて,このアルゴリズム(FFT-TIFS)は感情分類を促進する。Fourier解析は,その時間領域から周波数領域でのその表現まで信号を変換する。時間的直観的ファジィ集合に関するそのような周波数領域アルゴリズムを,感情解析において初めて使用した。このアルゴリズムは,短いTwitterテキスト,文書レベルおよび文章レベル二値感情分類に有用である。aclImdb,Polarity,MR,Sentiment 140およびCRデータセットで試験し,平均80%の精度を得た。提案手法は,逐次ファジィC平均(FCM)法と比較して,この方法が17倍高速処理を達成する必要時間計算量において顕著な改善を示し,また,文献中に存在する分散FCM法よりも少なくとも7倍高速であった。本論文で提示した方法は,テキスト感情分析のさまざまなサイズの最速処理時間と適合性に対する新しいアプローチを持つ。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Fourier解析 ,  アルゴリズム ,  加工時間 ,  *感情 ,  意見 ,  ファジィ集合 ,  データ処理 ,  文章 ,  *高速Fourier変換 ,  曖昧さ ,  Web【情報システム】 ,  周波数領域
準シソーラス用語： 時間領域 ,  ツイッター ,  意見マイニング ,  非構造化データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 時間データ ,  直観的ファジィ ,  高速Fourier変換 ,  感情分析 ,  意見マイニング ,  SentiWordNet

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 直観 ,  ファジィ ,  高速Fourier変換 ,  高性能 ,  感情 ,  解析