品詞情報の埋め込みを利用したDual Embeddings CNNによる属性語抽出

資料種別: 文書・図像類

著者: 前田, 裕一朗ほか

出版者: 電子情報通信学会 / 情報処理学会

出版年: 2018-09-20

資料形態: デジタル

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: ショッピングサイトのレビューは商品の評判を知るために有益な情報の集合である。しかし、全てのレビューに目を通すには膨大である。本研究では、レビューから評価の視点となっている属性語を抽出してレビュー全体の俯瞰を行う。属性語の抽出には様々なアプローチがあるが、Xu(Liu)らの提案するDoubleEmbe...

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書誌情報

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デジタル

資料種別: 文書・図像類
タイトル: 品詞情報の埋め込みを利用したDual Embeddings CNNによる属性語抽出
著者・編者: 前田, 裕一朗
遠藤, 聡志
山田, 孝治
當間, 愛晃
赤嶺, 有平
Maeda, Yuichiro
Endo, Satoshi
Yamada, Koji
Toma, Naruaki
Akamine, Yuhei
著者標目: 前田, 裕一朗
遠藤, 聡志
山田, 孝治
當間, 愛晃
赤嶺, 有平
Maeda, Yuichiro
Endo, Satoshi
Yamada, Koji
Toma, Naruaki
Akamine, Yuhei
出版事項: 電子情報通信学会 / 情報処理学会
出版年月日等: 2018-09-20
出版年（W3CDTF）: 2018-09-20
並列タイトル等: Aspect term extraction by Dual Embeddings CNN using embedding of part of speech information
タイトル（掲載誌）: FIT2018（第17回情報科学技術フォーラム）
掲載ページ: 189-190
本文の言語コード: jpn
件名標目: アスペクト抽出
Aspect term extraction
CNN
品詞情報
自然言語処理
対象利用者: 一般
一般注記: ショッピングサイトのレビューは商品の評判を知るために有益な情報の集合である。しかし、全てのレビューに目を通すには膨大である。本研究では、レビューから評価の視点となっている属性語を抽出してレビュー全体の俯瞰を行う。属性語の抽出には様々なアプローチがあるが、Xu(Liu)らの提案するDoubleEmbedding-CNNでは、一般的なコーパスから学習した単語埋め込みとドメインに注目した単語埋め込みの二重埋め込みを使うことで高い精度の抽出を行った。しかし、この手法は属性語の抽出でよく用いられる品詞情報を加味していない。そこで、品詞情報を3つ目の埋め込みとして与えることで精度の向上を図る。
会議発表用資料
一次資料へのリンクURL: https://u-ryukyu.repo.nii.ac.jp/record/2012384/files/E-021.pdf （fulltext）
https://u-ryukyu.repo.nii.ac.jp/record/2012384/files/E-021.pdf
オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
著作権情報: 電子情報通信学会
情報処理学会
関連情報（URI）: URI
https://www.ieice.org/publications/conferences/summary.php?id=FIT0000013160&expandable=2&ConfCd=F&session_num=4e&lecture_number=E-021&year=2018&conf_type=F
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 琉球大学 : 琉球大学学術リポジトリ