@misc{oai:u-ryukyu.repo.nii.ac.jp:02012384,
 author = {前田, 裕一朗 and 遠藤, 聡志 and 山田, 孝治 and 當間, 愛晃 and 赤嶺, 有平 and Maeda, Yuichiro and Endo, Satoshi and Yamada, Koji and Toma, Naruaki and Akamine, Yuhei},
 month = {Sep},
 note = {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},
 title = {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},
 year = {2018}
}