文献

J-GLOBAL ID：201702280553174690   整理番号：17A0056153

オンラインレビューからの客観的側面を検出するためのシーケンシャルパターンの利用【Powered by NICT】

Exploiting sequential patterns to detect objective aspects from online reviews

著者 (2件)： Rana Toqir A. (School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia (USM), 11800 Penang, Malaysia) ,  Cheah Yu-N (School of Computer Sciences, Universiti Sains Malaysia (USM), 11800 Penang, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICAICTA  ページ： 1-5  発行年： 2016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： オンライン顧客レビューから,アスペクトまたは特徴抽出は,アスペクトに基づく感情分析の重要な課題である。この作業はオンライン顧客レビュー,挑戦的なタスクであるからの細粒側面を抽出することを目的とした。初期の研究いくつかの意見語に関連した主観的側面の抽出に焦点を当てたが,非常に少数の大部分は客観的側面に焦点を当てた。これら目的側面はアスペクト抽出タスクの全体性能に影響する間違った結果をもたらした。本論文では,本質的に客観的な側面を検出するための逐次パターンベースアプローチを提案した。目的側面を検出するために,文の単語出現頻度に基づいて,いくつかの逐次パターンを定義した。実験評価は本質的に客観的な側面を枝刈りによるアスペクト抽出相の有意な改善を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： 出現頻度 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： CAI  (JE09000G) ,  写真製版  (ZA05020E) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  心理学一般  (AE01000T)

タイトルに関連する用語 (3件)： オンライン ,  レビュー ,  シーケンシャルパターン