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  1. 研究報告
  2. 知能システム(ICS)
  3. 2022
  4. 2022-ICS-205

製品の部品別意見収集のためのラベル抽出とデータ拡張について

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216458
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/216458
c7050699-b53a-41b4-87df-082bd14fdd61
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-ICS22205005.pdf IPSJ-ICS22205005.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-02-14
タイトル
タイトル 製品の部品別意見収集のためのラベル抽出とデータ拡張について
言語
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
名古屋工業大学
著者所属
名古屋工業大学
著者所属
名古屋工業大学
著者所属(英)
en
Nagoya Institute of Technology
著者所属(英)
en
Nagoya Institute of Technology
著者所属(英)
en
Nagoya Institute of Technology
著者名 按田, 将吾

× 按田, 将吾

按田, 将吾

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菊地, 真人

× 菊地, 真人

菊地, 真人

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大囿, 忠親

× 大囿, 忠親

大囿, 忠親

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 複数部品からなる製品のレビューは,各部品への意見が内部に混在し,それらは多くの表現揺れや表記揺れを含む.本研究は,レビュー中の文に対し文中で言及されている部品とアスペクトのラベルを付与することで部品別の意見として収集することを目指している.本稿では,BERT に基づくマルチラベル分類器による部品別意見収集手法および,製品種類毎に異なる部品とアスペクトを考慮するためのパターンマッチングに基づくラベル抽出手法,WordNet を用いた類似語入れ替えによるデータ拡張手法について述べる.評価実験では,部品別意見収集手法およびラベル抽出手法,データ拡張手法を評価した.実験結果として,部品別意見収集手法のマクロ F1 値がロードバイクに関しては 0.86 まで上昇したが,ノート PC に関しては 0.69 であった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11135936
書誌情報 研究報告知能システム(ICS)

巻 2022-ICS-205, 号 5, p. 1-8, 発行日 2022-02-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-885X
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
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Ver.1 2025-01-19 15:50:27.400364
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