文献

J-GLOBAL ID：202202267454008339   整理番号：22A1104525

Word2Vecテキスト埋込みモデル特徴抽出とサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを用いたオンライン輸送レビューに関する感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis on Online Transportation Reviews Using Word2Vec Text Embedding Model Feature Extraction and Support Vector Machine (SVM) Algorithm

著者 (6件)： Styawati Styawati (Teknokrat Indonesia University,Information Systems,Bandar Lampung,Indonesia) ,  Nurkholis Andi (Teknokrat Indonesia University,Informatics,Bandar Lampung,Indonesia) ,  Aldino Ahmad Ari (Teknokrat Indonesia University,Informatics,Bandar Lampung,Indonesia) ,  Samsugi Selamet (Teknokrat Indonesia University,Computer Engineering,Bandar Lampung,Indonesia) ,  Suryati Emi (Teknokrat Indonesia University,Information Systems,Bandar Lampung,Indonesia) ,  Cahyono Ryan Puji (Teknokrat Indonesia University,Computer Engineering,Bandar Lampung,Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ISMODE  ページ： 163-167  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： 社会5.0の時代において,情報技術は急速に成長し,その1つは輸送の分野である。オンライン輸送サービスの現象は,公衆の間でますます一般的になっている。この現象により,多くの人々は,オンライン輸送サービス,正と負のコメントの両方について意見を持っている。本研究の目的は,オンライン輸送サービスアプリケーション,すなわちGojekのユーザのレビューとGoogle Play StoreのGrabアプリケーションに関する感情分析を行うことである。本研究は,単語2vecテキスト埋込みモデルとサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを使用する。Word2vecをベクトル形式への単語の表現として特徴抽出モデルとして用いた。用いた単語2vecモデルのアーキテクチャはスキップグラムモデルである。サポートベクターマシン(SVM)アルゴリズムをデータ分類プロセスに用いて,使用するデータ感情の精度のレベルを決定した。オンライン輸送応用に関する感情分析の分類に関して実施した試験結果は,性能結果が非常に良い,すなわち,Gojek応用が89%の精度値,94%の精度,86%の回収率,および90%のf1スコアでより高い性能値を得ることを示す。一方,Grab応用は87%の精度値,94%の精度,85%の回収率,および89%のf1スコアを有した。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： *アルゴリズム ,  *ベクトル ,  *特徴抽出 ,  応用プログラム ,  計算機アーキテクチャ ,  単語 ,  情報技術 ,  回収率 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： Google ,  *オンライン ,  データ分類 ,  感情分析 , 【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 (10件)： 埋込み ,  モデル ,  特徴抽出 ,  サポートベクトルマシン ,  SVM ,  アルゴリズム ,  オンライン ,  輸送 ,  レビュー ,  感情分析