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J-GLOBAL ID：202202287981359423   整理番号：22A0636659

領域外公共感情分析のためのグリーンパイプライン【JST・京大機械翻訳】

A Green Pipeline for Out-of-Domain Public Sentiment Analysis

著者 (8件)： Xie Ming (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Ultimo, Australia) ,  Jiang Jing (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Ultimo, Australia) ,  Shen Tao (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Ultimo, Australia) ,  Wang Yang (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Ultimo, Australia) ,  Wang Yang (Data and Analytics Branch, Health Economics and Research Division, Australian Department of Health, Phillip, Australia) ,  Gerrard Leah (Australian Artificial Intelligence Institute, Faculty of Engineering and IT, University of Technology Sydney, Ultimo, Australia) ,  Gerrard Leah (Data and Analytics Branch, Health Economics and Research Division, Australian Department of Health, Phillip, Australia) ,  Clarke Allison (Data and Analytics Branch, Health Economics and Research Division, Australian Department of Health, Phillip, Australia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13087  ページ： 190-202  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 社会および経済環境の変化において,組織は,急速に,そして,適切に変わるために,ケーンである。新イベントのタイムリーな情報と対応する公開意見を捉えるために,社会メディアデータに感情分析を適用することができる。しかし,現在,社会的トピックスと傾向単語の両方が,目標トピックスと組織が調査に関心を持つドメインとして急速に変化している。したがって,ドメイン外入力を扱うことができるよく訓練された感情解析モデルの必要性がある。現在の解決策は主にドメイン適応技術を用いることに焦点を合わせているが,これらの解はドメイン固有データを必要とし,必然的に余分なオーバヘッドを導入する。この課題に取り組むために,社会メディアに関する公共意見の変化をより良く理解するための感情解析パイプライン(GreenSAP)のためのグリーン人工知能(AI)ソリューションを提案する。具体的には,事前訓練変換符号器の表現的強力な能力を利用して,パイプラインモデルを開発するために,様々なドメインとシナリオからいくつかの公的に利用可能な感情解析データセットの利用を提案した。サルカスム検出モデルも含め,偽陽性予測を除去した。実験では,このモデルは3つの公開ベンチマークデータセットと実世界アプリケーションのための著者らのラベル外データセットの2つに関して,その競争者よりも著しく優れている。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： *感情 ,  *分析 ,  意見 ,  人工知能 ,  符号器 ,  応用プログラム ,  社会 ,  単語 ,  解析モデル
準シソーラス用語： 誤検出 ,  オーバヘッド ,  ソーシャルメディア ,  感情分析 ,  メディアデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 感情分析 ,  グリーンAI ,  ソーシャルメディア

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情分析 ,  グリーン ,  パイプライン