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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-02-18 16:05 日本語Wikipediaエンティティベクトルを外部知識を利用した皮肉検出 ○徐 続非・肥合智史・嶋田和孝（九工大）  NLC2020-27 |
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| 抄録 | （和） | 近年，皮肉を検出するタスクが多くの研究で取り組まれている．皮肉を検出することは，人々の実際の感情や考えを理解するために重要である．しかし，極性語を重要な特徴としている一般的な感情分析のモデルでは，文の表面上の意味と一致しない意図を伝える皮肉を理解できない場合が多い．すなわち，皮肉の理解において，表層以上の様々な外部知識や情報が必要である．本研究では，皮肉の検出の精度向上のために，外部情報を導入する．具体的には，Twitterから学習された単語分散表現をもとにBi-LSTM+Attentionによって皮肉を検出するモデルに外部知識として日本語Wikipediaエンティティベクトルを加える．そして，ベースライン手法（Bi-LSTM+Attentionのみのモデル）と比較して，提案手法の有用性を検証する．また，先行研究の関係ベクトルとも統合し，その有効性を検証する． |
| （英） | In recent years, the task of detecting sarcasm has been tackled in many studies. Sarcasm detection is important for understanding people's actual sentiments and thoughts. However, general sentiment analysis models, which take polar words as an important feature, often do not understand the sarcasm that conveys intent different from literal meaning. Sufficient relevant information about the sentence is needed for sarcasm detection. In this paper, we work on improving the accuracy of sarcasm detection by introducing external information. This research proposes a method for introducing external information and examines the structure of the model that introduces external information. We compare the methods with baseline methods. The results demonstrate the effectiveness of our method. | |
| キーワード | （和） | 皮肉 / 感情分析 / 意見マイニング / 外部知識 / マイクロブログ / / / |
| （英） | Sarcasm / Sentiment analysis / Opinion mining / External knowledge / Microblogging / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 374, NLC2020-27, pp. 25-30, 2021年2月. | |
| 資料番号 | NLC2020-27 | |
| 発行日 | 2021-02-11 (NLC) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | NLC2020-27 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2021-02-18 - 2021-02-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 第17回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 17th Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2021-02-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 日本語Wikipediaエンティティベクトルを外部知識を利用した皮肉検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sarcasm Detection with Japanese Wikipedia Entity Vector |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 皮肉 / Sarcasm |
| キーワード(2)（和/英） | 感情分析 / Sentiment analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 意見マイニング / Opinion mining |
| キーワード(4)（和/英） | 外部知識 / External knowledge |
| キーワード(5)（和/英） | マイクロブログ / Microblogging |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 徐 続非 / Xu Xufei / シュ シュフェイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 肥合 智史 / Hiai Satoshi / ヒアイ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 嶋田 和孝 / Shimada Kazutaka / シマダ カズタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-02-18 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2020-27 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.374 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-11 (NLC) |
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