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J-GLOBAL ID：202202263567668381   整理番号：22A0446712

顧客レビューテキストのアスペクトアノテーションのための自動化システムのドメイン適応のための方法【JST・京大機械翻訳】

Methods for Domain Adaptation of Automated Systems for Aspect Annotation of Customer Review Texts

著者 (2件)： Kryuchkova Elena (AltSTU - Polzunov Altai State Technical University, Barnaul, Russia) ,  Korney Alena (AltSTU - Polzunov Altai State Technical University, Barnaul, Russia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1526  ページ： 325-337  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
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： 今日,ソーシャルメディアとインスタントメッセンジャーは,公共意見に強力な影響を与える広く使われる情報チャネルである。したがって,テキスト集合の主なトピックスと一般化コンテンツの迅速同定は重要なタスクになる。事実,この問題はテキストのアスペクトベースアノテーションで生じ,それらに提示されたトピックスのいくつかに相互関係がある。テキストの集合は,様々な意味カテゴリのためのデータを含むことができる。したがって,テキストから自動的に抽出されるカテゴリーのアノテーションを得ることは興味深い。このタスクは本質的に特定の主題領域に依存する。したがって,新しいドメインに対する既存のモデルの迅速な効果的な適応の問題は,非常に関連性がある。本論文では,共通辞書とドメイン指向非構造化テキストの両方から抽出したデータに基づくアスペクト指向解析とテキストアノテーションのハイブリッド法を提案した。導入した特性関数と数値メトリックスは,全ドメイン内の個々の項の重要性の評価を可能にする。ドメイン意味グラフにおける意味クラスタの選択に基づいて,テキストの分類のためのアルゴリズムを提案した。統計的データに基づくアノテーションに含まれる最も重要なテキストフラグメントを強調する方法を提案した。実験結果を示し,アルゴリズムの品質の評価を可能にした。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  クラスタ ,  特性関数 ,  統計データ ,  *アノテーション ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 構造化文書 ,  ハイブリッド法 ,  ソーシャルメディア ,  アスペクト指向 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： テキストアノテーション ,  テキスト分類 ,  セマンティックグラフ ,  意味統計的アルゴリズム

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 顧客 ,  レビュー ,  アノテーション ,  自動化システム ,  ドメイン適応