2024-03-29T11:13:20Z
https://u-ryukyu.repo.nii.ac.jp/oai
oai:u-ryukyu.repo.nii.ac.jp:02012384
2023-08-03T05:31:18Z
1642838163960:1642838338003
1642838403551:1642838406845
品詞情報の埋め込みを利用したDual Embeddings CNNによる属性語抽出
Aspect term extraction by Dual Embeddings CNN using embedding of part of speech information
前田, 裕一朗
遠藤, 聡志
山田, 孝治
當間, 愛晃
赤嶺, 有平
Maeda, Yuichiro
Endo, Satoshi
Yamada, Koji
Toma, Naruaki
Akamine, Yuhei
アスペクト抽出
Aspect term extraction
CNN
品詞情報
自然言語処理
ショッピングサイトのレビューは商品の評判を知るために有益な情報の集合である。しかし、全てのレビューに目を通すには膨大である。本研究では、レビューから評価の視点となっている属性語を抽出してレビュー全体の俯瞰を行う。属性語の抽出には様々なアプローチがあるが、Xu(Liu)らの提案するDoubleEmbedding-CNNでは、一般的なコーパスから学習した単語埋め込みとドメインに注目した単語埋め込みの二重埋め込みを使うことで高い精度の抽出を行った。しかし、この手法は属性語の抽出でよく用いられる品詞情報を加味していない。そこで、品詞情報を3つ目の埋め込みとして与えることで精度の向上を図る。
会議発表用資料
http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f
電子情報通信学会 / 情報処理学会
2018-09-20
VoR
http://hdl.handle.net/20.500.12000/45894
FIT2018(第17回情報科学技術フォーラム)
190
189
jpn
https://www.ieice.org/publications/conferences/summary.php?id=FIT0000013160&expandable=2&ConfCd=F&session_num=4e&lecture_number=E-021&year=2018&conf_type=F
open access
電子情報通信学会
情報処理学会