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J-GLOBAL ID：202202232732110826   整理番号：22A1088099

CNNを用いたツイッターにおけるツイートの感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis of Tweets in Twitter Using CNN

著者 (5件)： A Poornima (Bannari Amman Institute of Technology) ,  N Nataraj (Bannari Amman Institute of Technology) ,  R Nithya (Bannari Amman Institute of Technology) ,  D Nirmala (Sri Krishna College of Technology,Coimatore) ,  P Divya (Sri Krishna College of Technology,Coimatore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 1-5  発行年： 2022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： 精神的研究は,個人の展望,精神的性,および要素,個人,問題,機会,または被験者に対する感情のコンピュータ調査である。調査のトンは,感情調査の正確性に関して研究され,より直接的なモデルから複雑な深層ニューラルネットワークモデルまで変動する。後期に,深い学習は,意見検査を驚異的に達成して,クラスモデルで最良と考えられる。ツイッター情報は,その複雑な構築,異なる検証のため,その資産の不在にもかかわらず,多くの困難を力している。新しい深い学習モデルは,Twitter感覚検査の精度に関して機能して,開発のためにより多くの機会があった。これは,Twitter意見検査精度をさらに開発するために,不十分な人々がツイッター情報に応用される独特のモデルを調査する。ベンチャーの基本点は,CNN手順の利用によるツイッタ情報の意見検査の精度に関する作業であり,さらに,既存のモデルによる提案技法の展示を探すことである。Copyright 2022 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： 学習モデル ,  *コンピュータ
準シソーラス用語： 被験者 ,  正確性 ,  *ツイッター ,  感情分析 ,  ディープニューラルネットワーク , 【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 (3件)： CNN ,  ツイッター ,  感情分析