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J-GLOBAL ID：202202284600876140   整理番号：22A0494673

Lovheimキューブバック感情解析:分類から回帰へ【JST・京大機械翻訳】

Lovheim Cube-Backed Emotion Analysis: From Classification to Regression

著者 (3件)： Kolmogorova Anastasia (Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation) ,  Kalinin Alexander (Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation) ,  Malikova Alina (Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1503  ページ： 97-107  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： 今日の感情と感情解析は,広範な方法論である。しかし,分類方法におけるすべての関連タスクの殆どは,ターゲット変数として離散クラスを使用する:正対負(ニュートラルクラスを伴う時間),あるいは離散感情クラス(Anger,Joy,Fearなど)。それにもかかわらず,感情は離散的ではない。本論文では,回帰がテキストにおける感情を評価し,予測するためのより自然な方法であり,感情解析のためのLovheim Cube感情モデルの使用における回帰フレームワークを適用する。3d空間またはその対角線の配置における点を予測するための回帰アプローチは,感情的多様性の観点から詳細な解析を与えることができる。5つの異なるモデルで行った回帰値予測に関する予備的結果は,精度に関して最適化の必要性を示した。追加結論は,分類の精度が目標変数タイプによって有意に影響されないということであった。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： *最適化

著者キーワード (5件)： 分類 ,  感情分析 ,  Lovheimキューブ ,  非離散感情 ,  回帰

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

タイトルに関連する用語 (4件)： バック ,  感情 ,  解析 ,  分類