| Item type |
デフォルトアイテムタイプ（フル）(1) |
| 公開日 |
2020-05-26 |
| タイトル |
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タイトル |
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 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
Aspect term extraction by Dual Embeddings CNN using embedding of part of speech information |
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言語 |
en |
| 作成者 |
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
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| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 権利情報 |
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言語 |
ja |
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権利情報 |
電子情報通信学会 |
| 権利情報 |
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言語 |
ja |
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権利情報 |
情報処理学会 |
| 主題 |
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言語 |
ja |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
アスペクト抽出 |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Aspect term extraction |
| 主題 |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
CNN |
| 主題 |
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言語 |
ja |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
品詞情報 |
| 主題 |
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言語 |
ja |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
自然言語処理 |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
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。 |
| 内容記述 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
会議発表用資料 |
| 出版者 |
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出版者 |
電子情報通信学会 / 情報処理学会 |
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言語 |
ja |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f |
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資源タイプ |
conference object |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
| 識別子 |
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識別子 |
http://hdl.handle.net/20.500.12000/45894 |
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識別子タイプ |
HDL |
| 関連情報 |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
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 |
| 収録物名 |
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収録物名 |
FIT2018（第17回情報科学技術フォーラム） |
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言語 |
ja |
| 書誌情報 |
p. 189-190,
発行日 2018-09-20
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E-021.pdf
