確率的言語モデルによる意見文抽出のための局所文脈スムージング

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-03-28
• タイトル: 確率的言語モデルによる意見文抽出のための局所文脈スムージング
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Locally contextualized smoothing for sentiment sentence extraction using probabilistic language models
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 神戸大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kobe University, Graduate School of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kobe University, Graduate School of Engineering
• 著者名: 本田, 徹也; 江口, 浩二
• 著者名(英): Tetsuya, Honda; Koji, Eguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，情報技術の進歩によって数多くの文書が電子化され，人々の間で共有されるようになった．このような文書や文を検索する手法の中で重要なものの1つに意見文検索がある．ある着目した話題に対する肯定的もしくは否定的な意見を検索できることは非常に有用である．本研究では，文書中の局所的な範囲において意見極性が変化しないことが多いという特性に着目し，局所文脈という概念を導入し意見文検索に応用する．また，検索有効性を高める上でも用いられる従来の言語モデルの平滑化手法を拡張し，局所文脈の言語モデルも含めた手法を提案する．これにより，従来手法と比較して意見文の検索有効性が向上することを実験によって示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently a number of documents are published on the web.One of crucial techniques to access to the web content issentiment sentence retrieval.It is very useful to retrieve positive or negative opinions to a specific topic at sentence level.Considering the property that sentiment polarities are often locally consistent in a document,we focus on using a local context information for the sentiment sentence retrieval.For this objective, we propose a new smoothing method, extending Dirichlet smoothing,to improve effectiveness of the retrieval.We show through experiments that the proposed method is more effective than conventional methods for the task of sentiment sentence retrieval.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2008, 号 33(2008-NL-184), p. 83-90, 発行日 2008-03-28
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会