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アイテム
LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークと極性辞書を用いた文の好意/悪意分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221079
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221079303909e0-369f-4219-a7c0-b46605fd57fa
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-1V-04.pdf (118.6 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークと極性辞書を用いた文の好意/悪意分類 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 東京工科大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工科大 | ||||||||||
| 著者名 |
川村, 慧太
× 川村, 慧太
× 長名, 優子
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | アンケートの回答内容の分類や悪意のあるコメントを判別して削除することなどを目的として、文章の極性を求める研究が行われている。本研究では、短い文や単文にも適応することのできるLSTMを用いたリカレントニューラルネットワークと極性辞書を用いた文の好意/悪意分類を提案する。LSTMを用いたリカレントニューラルネットワークは時系列データを扱うことができ、文書生成などにも用いられている。提案手法では、好意が含まれる文であるかないかを判断する好意モデルと悪意が含まれる文であるかないかを判断する悪意モデルの2つをLSTMを用いたリカレントニューラルネットワークによって実現する。また、極性辞書を用いても用いて文の好意/悪意分類を行い、それらの結果から総合的に判定を行う。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 679-680, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
