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日本語 BERT モデルを用いたレビュアーの心情抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230135
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2301357f222374-853e-4010-bd14-9b290c6e3c4f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-1V-07.pdf (213.5 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 日本語 BERT モデルを用いたレビュアーの心情抽出 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 愛知県大 | ||||||||
| 著者名 |
中田, 聖之
× 中田, 聖之
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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，商品レビュー文からレビュアーの心情を抽出するタスクに対して，BERTの各機構がタスクの精度向上のためにどのような役割を果たしているのかを明らかにすること目的とする．分析対象は，心情カテゴリをラベル付けした5000件のAmazon.comのレビュー文である．そして，東北大学の日本語BERTモデルをはじめとする様々な条件の機械学習モデルで学習を行う実験をした．実験結果から，BERTのPositional Embeddingが単語の語順を考慮し，Transformer Eocnderが文脈理解の精度を強めることがわかった．さらに，BERTには言葉の裏を読む性能に限界があることもわかった． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 691-692, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
