抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
感情解析は,人間の感情状態を理解するために,テキスト内の情報を検出し抽出するために自然言語プロセスを用いることを目指す重要なツールである。多くのユーザ生成コンテンツから情報を抽出するため,世界において感情分析が広く用いられている。しかし,ユーザニーズの開発により,感情解析は,アスペクトレベルでの粒度による改善を必要とする。より細粒レベルで実施する必要がある。アスペクトベースの感情分析(ABSA)は,側面によってデータを分類し,各側面に起因する感情を同定する技術である。ABSAは,アスペクト比の要求を満たすために提案された。製品レビューの側面抽出と感情分類と,目標依存ピンセットの感情分類は,改良の2つの主な明確な目標である。深層学習手法は,テキスト内の構文的および意味的特徴を捉える能力を持ち,高レベル特徴工学を必要としないという利点を有する。深層学習は,産業の展望になった。ますます多くの研究者は,近年ABSAタスクにおける深層学習アプローチを適用することを試みてきた。それにもかかわらず,この種の応用の要約が不足しているので,著者らは近年,いくつかの研究をレビューし,要約した。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】