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  1. 研究報告
  2. 情報基礎とアクセス技術(IFAT)
  3. 2022
  4. 2022-IFAT-147

ゲームソフトの評価レビューに対するマルチラベル分類におけるSVMとBERTの比較

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219025
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219025
9ed8389a-de41-4838-8c1d-4aec20794f75
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-IFAT22147002.pdf IPSJ-IFAT22147002.pdf (869.5 kB)
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 2022-07-22
タイトル
タイトル ゲームソフトの評価レビューに対するマルチラベル分類におけるSVMとBERTの比較
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
慶應義塾大学文学部図書館・情報学専攻
著者所属
慶應義塾大学文学部
著者所属
慶應義塾大学大学院文学研究科後期博士課程
著者所属(英)
en
Faculty of Letters, Keio University
著者所属(英)
en
Graduate School of Letters, Keio University
著者名 岸田, 和明

× 岸田, 和明

岸田, 和明

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伊藤, 夕希也

× 伊藤, 夕希也

伊藤, 夕希也

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門脇, 夏紀

× 門脇, 夏紀

門脇, 夏紀

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,ゲームソフトの評価レビューを観点別に自動分類することを試みる.観点としては,「戦闘システム」「物語」「サウンド・グラフィックス」を取り上げ,評価レビューの集合の中からそれぞれ「肯定」「否定」しているものを自動検出することが最終的な目的である.この際,1 つの評価レビューが複数の観点に言及している可能性があり,したがって,これはマルチラベル分類の問題である.今回はそのための方法として,SVM に基づく Binary relevance法とBinary cross entropy による BERT に焦点を当てる.実際に,Amazon.com から収集した 600 件の評価レビューを使って,それぞれの方法の性能を確認する.SVM に関しては,自作辞書による特徴抽出の効果の検証も行う.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10114171
書誌情報 研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻 2022-IFAT-147, 号 2, p. 1-6, 発行日 2022-07-22
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8884
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 14:57:05.646849
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