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J-GLOBAL ID：202202256931972413   整理番号：22A0856393

クジラ最適化適応ニューラルネットワークを用いた新しいアスペクトベース感情分類装置【JST・京大機械翻訳】

A novel aspect-based sentiment classifier using whale optimized adaptive neural network

著者 (2件)： Balaganesh N. (Department of Computer Science & Engineering, Mepco Schlenk Engineering College (Autonomous), Sivakasi, Tamilnadu, India) ,  Muneeswaran K. (Department of Computer Science & Engineering, Mepco Schlenk Engineering College (Autonomous), Sivakasi, Tamilnadu, India)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 5  ページ： 4003-4012  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  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： e-コマースアプリケーションの分野では,今日,アスペクトベース感情解析は,アマゾン,Walmart,Aliba,Flipkartなどのオンラインポータルを通して購入決定を行う前に,製品の様々な側面に焦点を合わせて,製品とサービスのあらゆる側面を考慮した感情分類の強化が,石灰光において,製品の様々な側面に焦点を合わせて,重要になった。本研究では,製品とサービスの重要な側面の感情を分類するために,感情クジラ最適化適応ニューラルネットワーク(SWOANN)を用いて,アスペクトベース感情分類モデルを開発した。提案した作業は,製品とサービスの各側面を表現するための,正の意見スコア,負の意見スコア,および用語周波数反転文書周波数(TF-IDF)のような重要な特徴を使用し,さらに,分類器の全体的有効性を改善する。さらに,製品とサービスの感情分類の計算速度と精度を,提案モデルのニューロンの重みの最適選択によって改善した。サポートベクトルマシン(SVM)および人工ニューラルネットワーク(ANN)のような他の既存の感情分類手法と比較して,携帯電話レビューデータセットを解析することにより,有望な結果を得た。提案モデルは,製品とサービスの任意の感情分類問題と互換性がある。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., 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： *最適化 ,  互換性 ,  ニューロン ,  *分類装置 ,  *ニューラルネットワーク ,  石灰 ,  精度 ,  計算機処理速度 ,  有効性 ,  携帯電話 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ポータルサイト ,  オンライン ,  *適応ニューラルネットワーク ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アスペクトベースの感情分析 ,  クジラ最適化アルゴリズム ,  人工ニューラルネットワーク ,  意見マイニング ,  用語周波数-逆文書周波数

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： クジラ ,  最適化 ,  適応ニューラルネットワーク ,  感情 ,  分類装置