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J-GLOBAL ID：202202232496594682   整理番号：22A0464480

テキスト分類における多目的進化アルゴリズムによる特徴工学のための新しい階層フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A new hierarchy framework for feature engineering through multi-objective evolutionary algorithm in text classification

著者 (4件)： Asgarnezhad Razieh (Department of Computer Engineering, Isfahan (Khorasgan) Branch, Islamic Azad University, Isfahan, Iran) ,  Monadjemi S. Amirhassan (School of Continuing and Lifelong Education, National University of Singapore, Singapore) ,  Monadjemi S. Amirhassan (Faculty of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan, Iran) ,  Aghaei Mohammadreza Soltan (Department of Computer Engineering, Isfahan (Khorasgan) Branch, Islamic Azad University, Isfahan, Iran)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 3  ページ： e6594  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  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： 感情分類は,製品,組織,人,または事故のような特別な話題に関する意見,感情,評価,および態度の分析に関する感情分析の分野である。Web上のユーザ生成コンテンツの成長により,この分野はオンラインレビューにおいて非常に重要である。広範囲のレビューで,顧客はすべてのレビューを読むことができない。電子文書の増加する比率および緊急で時間のかかるキーワードのために手動で採掘する必要性を考慮して,同じ自動は,高い需要であった。ここで提案した新しいフレームワークは,分離-Power概念を通して配列パターンマイニングを適用することにより,マイニングキーワードに基づくユーザのコメントをマイニングして,分類するために提案して,4つの目的による分解に基づく多目的進化アルゴリズム,および最終分類装置としてのニューラルネットワークである。テキスト分類効率を改善するために,分解とAprioriアルゴリズムに基づく多目的進化アルゴリズムに関するいくつかの修正を行った。提案したフレームワークを評価するために,3つのデータセットを適用した。精度,再現,および誤差指数を測定する2つの方法と比較した。結果は,このフレームワークが,99.45の精度,99.34の正確度,99.48の再現,および99.28%のf測度を有するその対応物より良い結果を提供することを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  分類装置 ,  ニューラルネットワーク ,  *Web【情報システム】
準シソーラス用語： *テキスト分類 ,  Aprioriアルゴリズム ,  オンライン ,  パターンマイニング ,  感情分類 ,  *多目的進化アルゴリズム ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Aprioriアルゴリズム ,  データマイニング ,  特徴選択 ,  多目的進化アルゴリズム ,  シーケンスパターンマイニング ,  テキスト分類

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： テキスト分類 ,  多目的進化アルゴリズム ,  工学 ,  階層 ,  フレームワーク