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新聞記事を対象とするテキスト印象マイニング手法の設計と評価

机译：报纸文章文本印象挖掘方法的设计与评价

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者らは，コンテンッを見たり聞いたりしたときに人々が感じる印象をコンテンッそのものから抽－出する手怯の研究開発を行っている．本論文では，新聞記事を例として取り上げ，記事を読hが人々が感じる印象を記事そのものから抽出するテキスト印象マイニング手法を提案する．具体的には，新聞記事データべースを解析し，記事に現れる各単語が記事の印象に及ぼす影響を数値化した印象辞書を構築するとともに，この印象辞－書を用いて記事の印象値を算出する手法（算出法）を開発する．更に，この算出法が記事から算出する印象値と人々がその記事を読hだときに感じる印象値との対応関係を回帰分析により調べ，その結果得られる回帰式を用いて9出した印象値を補正するという方法で高精度なテキスト印象マイニングを実現する．ただ［，，提案手法により抽出される印象は，「楽しいり悲しい」，「うれしい|怒り」，「のどか迫」の3種類であり，それぞれの印象に対し7段階の評価尺度（印象尺度）を設定している．提案手法の有効性を検証するために行った被験者実験では，それぞれの印象尺度における平均誤差が0 .6 9, 0 .4 9 , 0. 6 4となり，特に「うれしいq怒り」に対しては高い精度を得ている．
机译：他们正在进行研究和发展，以提取人们感受和倾听内容的印象。在本文中，我们将报纸文章作为一个例子，并通过人们读取文章我们提出了一种文本印象挖掘方法，用于从物品本身提取大象。具体而言，我们分析了报纸文章数据库，并构建了一个令人印象深刻的字典，该字典量化了文章的印象中出现的文章中出现的每个单词的影响，并且该印象开发了一种方法来计算方法（计算方法）。此外，压印值与压印值之间的相应关系，即计算方法从物品和印模值读取H读取h的印模和印模值，通过使用由所得的结果获得的回归方程获得的印模值回归方程精密文本印象挖掘以校正的方式实现。然而，所提出的方法提取的印象是“有趣的悲伤”，“快乐|愤怒”，“の”，和7个评估尺度（印模刻度）所设定的每次印象。主题实现验证所提出的方法的有效性在这种情况下，每个印模刻度的平均误差为0.6 9,0.4 9,0.6 4，特别是为“快乐Q愤怒”获得高精度。

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