@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00221079,
 author = {川村, 慧太 and 長名, 優子},
 book = {第84回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {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。},
 pages = {679--680},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}