...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>電子情報通信学会論文誌, D. 情報·システム >評判分析システムのための教師あり学習を用いた意見抽出
【24h】

評判分析システムのための教師あり学習を用いた意見抽出

机译：用教师学习提取意见分析系统

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

ィンターネットの普及に伴い，Web 上 には商品やサービス（対象物）に対する多くの評判情報が蓄積されている．しかし，誰でも発信できるが故に，情 報は膨大となり，それら全てに目を通すことは利用者にとって多大な負担となる．そのような背景から，レビューから意見を自動的に抽出する研究が盛hに行われており，意見をく対象物，評価視点（属性），評価値＞ の三つ組と捉え抽出する研究も行われている．しかしながら多くの研究は，評価視点や評価値の抽出に辞書を用いており，ジャンルごとに必要となる辞書の構築のためのコストは小さいとはいえない．また．単に辞書を用いてマッチングを行っただけでは，精度が上がらないのが現状である．そこで本論文では，教師あり学習を用いて，レビューサイトから意見を抽出する手法を提案する．提 案手法は，従来の手法のように大規模な辞書をあらかじめ用意する必要がないため，コストを大幅に抑えることが可能である．実験の結果，辞書をあらかじめ用意しない既存手法と比較して，最大で適合率は約26%，再現率は約47％ 向上した。また，既存研究では個別の辞書を必要とするような他ジャンルに対して本手法を適用した結果，ほ寿塗変わらない精度で抽出することができ，他ジャンルへの適用の可能性を示すことができた．
机译：随着权力的传播，累积了许多商品和服务的信誉信息（物体）在网上累积。但是，任何人都可以发送，但信息很大，而且用户遍历所有这些都是巨大的负担。从这样的背景下，从审查中自动提取意见的研究是在盛h进行的，并且还进行了研究，以考虑和提取为三组对象，评估视点（属性），评估值>。ING。然而，许多研究用来利用词典提取评估视角和评估值，以及每个类型所需的字典的成本不小。还。目前，简单地使用字典来增加准确性。因此，在本文中，我们提出了一种使用教师和学习从审查网站中提取意见的方法。由于提出的方法不必提前准备大规模词典，因此如在传统方法中，可以显着抑制成本。作为实验的结果，与不提前制备词典的现有方法相比，最大适应度约为26％，再生率提高了约47％。另外，由于将该方法应用于需要单独词典的其他类型，因此可以以意想不到的准确性提取，并表明应用于我能够的其他类型的可能性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号