@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00221077,
 author = {田村, 匠 and 丸山, 真佐夫},
 book = {第84回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {自然言語処理の分野では形態素解析をはじめとするデータの前処理は非常に重要であるが，近年これを不要とするCharacter-Level CNN （CLCNN）という手法が提案されている．これは画像処理分野で用いられるCNNを応用した手法で，短文の感情分析やトピック分類に向いている．そこで，本研究では日本語における短文評判分析データセットを用いてCLCNNの日本語評判分析における性能を評価した．実験の結果，CLCNNは評価極性辞書ベースの既存手法よりも高い性能を示し，TF-IDFを用いた機械学習ベースの既存手法と比較してもほぼ同等の性能を示した．CLCNNは前処理が不要でハイパーパラメータにも影響されづらいことから，短文評判分析分野において応用が期待される．},
 pages = {675--676},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Character-Level CNNを用いた日本語評判分析},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}