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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

Tweet日本語感情コーパスに対するBERTの効果の検証

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215062
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/215062
6a5db07a-8509-4c7d-964a-c02141efc6d4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-1S-01.pdf IPSJ-Z83-1S-01.pdf (644.7 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル Tweet日本語感情コーパスに対するBERTの効果の検証
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
徳島大
著者所属
徳島大
著者所属
徳島大
著者所属
徳島大
著者名 池上, 達也

× 池上, 達也

池上, 達也

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任, 福継

× 任, 福継

任, 福継

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西出, 俊

× 西出, 俊

西出, 俊

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康, 鑫

× 康, 鑫

康, 鑫

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Twitterでは, 多くのユーザが多様な言語表現によりコミュニケーションをとっている.そのため, Twitterを利用した感情分析研究は多くの成果を示している.しかし, Twitterには数多くのTweetが存在しており, その全てを分析することは困難であるため, Twitterの分析にはよく能動学習手法が用いられる.しかし, ユーザが特有な表現を使用していることもあるため,正確なテキスト選択は難しい.本稿では, 能動学習によって作成されたTweet日本語感情コーパスへのBERTの効果を検証することで, 今後の日本語のテキストを対象とした感情分析研究の発展の足掛かりとする.
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83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 527-528, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:20:19.535840
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