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J-GLOBAL ID：201702247908178676   整理番号：17A0368704

トピック関連中国メッセージはsentiment解析【Powered by NICT】

Topic-related Chinese message sentiment analysis

著者 (4件)： Liao Chun (Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Feng Chong (Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Yang Sen (Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Huang Heyan (Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 210  ページ： 237-246  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルメディアの挙動解析に重要な役割を果たすマイクロブログの感情分析を考慮して,は最近この領域で顕著な進展があった。しかし,ほとんどの研究が話題無視及び異なるトピックスに対する感傷配向を無視している。題目中国メッセージ感情分析のための二つの結合した方法を提案した。一つは局所およびグローバルの両方の局所情報を考慮したLT IGTのグラフに基づくランキングモデルである。またもう一つは統語的および意味的情報の両方を考慮した単語埋込みを用いた拡張局所単語に感傷特徴を探索する方法である。これら二つの方法は,題目中国メッセージ感情分類器に統合した。SIGHAN8データセット上での実験結果により,題目中国メッセージの感情分析に他のよく知られた方法と比較してこの手法の優れた性能を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  *中華人民共和国
準シソーラス用語： 感情分析 ,  マイクロブログ ,  挙動解析 ,  ソーシャルメディア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： トピック関連感情分析 ,  局所TextRankと逆グローバルTextRank ,  単語埋込み ,  SVM

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： トピック ,  中国 ,  メッセージ ,  解析