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J-GLOBAL ID：202202254882611827   整理番号：22A0631126

スタックアンサンブルGCR-NNモデルを用いたツイートの感情分析を通した微分意見分析による人種検出【JST・京大機械翻訳】

Racism Detection by Analyzing Differential Opinions Through Sentiment Analysis of Tweets Using Stacked Ensemble GCR-NN Model

著者 (6件)： Lee Ernesto (Department of Computer Science, Broward College, Broward County, FL, USA) ,  Rustam Furqan (Department of Computer Science, Khwaja Fareed University of Engineering and Information Technology, Rahim Yar Khan, Punjab, Pakistan) ,  Washington Patrick Bernard (Division of Business Administration and Economics, Morehouse College, Atlanta, GA, USA) ,  Barakaz Fatima El (Department of Computer Science, Faculty of Sciences, Chouaib Doukkali University, El Jadida, Morocco) ,  Aljedaani Wajdi (Department of Computer Science and Engineering, University of North Texas, Denton, TX, USA) ,  Ashraf Imran (Department of Information and Communication Engineering, Yeungnam University, Gyeongsan, South Korea)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 9717-9728  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 社会-政治景観における社会的メディアの支配的役割によって,いくつかの既存のおよび新しい形態のracismは,社会メディアに関して生じた。行動は,異なる形式でソーシャルメディアに現れ,隠れとオープンで,メームの使用で隠され,ハット identies,暴力,および社会的不安定性を引用するために,ファクアイデンティティを用いたラシストマークとして開かれた。民族性にしばしば関連するが,色,起源,言語,文化,および最も重要な re教に基づいて,現在,racisticは繁ivingしている。社会メディア意見と人種差の誘発は,社会的,政治的,文化的安定性に対する重大な脅威と考えられており,異なる国のエンドウを脅かしている。その結果,ラシスト意見普及の主導的情報源であるソーシャルメディアを監視すべきであり,そして,ラシズムマークをタイムリーに検出して,ブロックするべきである。本研究は,Tweetsの感情分析を実行することにより,ラシストテキストを含むTweetsの検出を目的とする。深層学習の優れた性能のために,ゲート付き再帰ユニット(GRU),畳込みニューラルネットワーク(CNN),および再帰ニューラルネットワークRNN(ゲート畳込みリカレントニューラルネットワーク(GCR-NN))を結合することによって,積層集合深層学習モデルを組立てた。GRUはGCR-NNモデルのトップにあり,生のテキストから適切で顕著な特徴を抽出し,CNNは正確な予測を行うためのRNNの重要な特徴を抽出する。明らかに,いくつかの実験を行い,機械学習と深層学習モデルの範囲内で,提案したGCR-NNの性能を調べ,解析し,0.98の精度でGCR-NNの優れた性能を示した。提案したGCR-NNモデルは,ラシストコメントを含むツイートの97%を検出することができる。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： 畳込み ,  言語 ,  情報源 ,  特性 ,  ニューラルネットワーク ,  エンドウ ,  *微分 ,  不安定性 ,  人種差 ,  暴力行為 ,  神経回路網 ,  機械学習
準シソーラス用語： リカレントニューラルネットワーク ,  ソーシャルメディア ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： スタック ,  アンサンブル ,  GCR ,  モデル ,  感情分析 ,  微分 ,  意見 ,  分析 ,  人種