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アイテム
ツイートコーパスを利用した意見抽出システムの構築
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205360
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2053606f7172b9-dfa8-44ab-b443-9896c5feb47b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z82-6T-04.pdf (343.5 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ツイートコーパスを利用した意見抽出システムの構築 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 明大 | ||||||||||
| 著者名 |
野崎, 雄太
× 野崎, 雄太
× 櫻井, 義尚
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 企業がTwitterをマーケティングに利用する「ソーシャルリスニング」が広く行われている。しかし、膨大なツイートデータから人手で意見を抽出するのは困難であり、また機械学習手法を用いた抽出システムもTwitterの特性上、教師データが不均衡になり、抽出精度が落ちるという課題がある。そこで本研究では、テーマパークなどの特定の大規模サービス施設をキーワード検索で収集したツイートコーパスの一部に評価表現辞書を用いてフィルタリングをかけることによって、より学習が容易である均衡な教師データを構築する手法を提案した。さらに、この教師データを学習させた分類モデルを利用した意見抽出システムを構築した。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 487-488, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
