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J-GLOBAL ID：202202233174431312   整理番号：22A0990389

関係抽出技術によるテキスト中のアスペクト-極性の共同認識【JST・京大機械翻訳】

Employing relation extraction technology to jointly recognize aspect-polarity pairs in a text

著者 (4件)： Bu Lingmei (四川大学計算机学院,成都610065) ,  Chen Li (四川大学計算机学院,成都610065) ,  Lu Yongmei (四川大学計算机学院,成都610065) ,  Yu Zhonghua (四川大学計算机学院,成都610065)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 59  号： 1  ページ： 37-44  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2595A  ISSN： 0490-6756  CODEN： SCTHAO  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： レベル感情解析は,文章の明示的な抽出とその感情的極性を識別することを目的とし,それは,細粒度感情解析における重要なタスクである。既存のシーケンスマーキングを用いたアスペクト感情分析の方法は,複数の単語から構成されるとき,単語の感情的極性は一致しない可能性があり,また,スパン(span)に基づく方法は,ラベルと感情ラベルの混合によるラベルの異質な問題を引き起こす。既存の研究は,テキストにおける感情極性対の相互相関を無視した。上記の問題を解決するため、関係抽出技術の啓発により、本文は方面-感情極性対抽出を一元関係抽出問題とし、その中は論元とみなし、その対応する感情極性を関係として、序列解読捕捉方面-感情極性対間の関連を通じた。本論文では、3つのデータセット上で一連の実験を行い、モデルの有効性を検証し、実験結果により、その性能が既存の最適モデルを上回ることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 極性 ,  解析 ,  スパン ,  マーキング ,  *抽出 ,  捕獲 ,  有効性 ,  単語
準シソーラス用語： 相互相関 ,  解読 ,  *関係抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 関係抽出 ,  極性 ,  共同