講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-09-08 16:20
深層学習と合議を用いた極性分類 ○金子顕之・古宮嘉那子・佐々木 稔・新納浩幸(茨城大) NLC2017-32 |
抄録 |
(和) |
(事前公開アブストラクト) 自然言語処理の評判分析に関するタスクの一つに,文に対して肯定的な意見(ポジティブ)と否定的な意見(ネガティブ)を分類する極性分類のタスクがある.
本研究では,レビュー文を入力として,深層学習と合議を用いてポジティブ/ネガティブの二値分類を行った.
本研究で扱うネットワークは,入力層を含めて3層から成っており,入力層には単語の分散表現を利用し,出力はポジティブである確率,ネガティブである確率をそれぞれ出力する.
入力文の単語数は可変長であるため,入力文を形態素解析した後,ウィンドウサイズwで切り取った単語列を一度の入力とし,
文の単語数がウィンドウサイズを超す場合には,文から得られる複数の入力の結果の出力を合議によってまとめることで,ポジティブ/ネガティブを判定した. |
(英) |
(Advance abstract in Japanese is available) |
キーワード |
(和) |
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(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 207, NLC2017-32, pp. 81-86, 2017年9月. |
資料番号 |
NLC2017-32 |
発行日 |
2017-08-31 (NLC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLC2017-32 |