ニューラルネットワーク言語モデルを用いたセンチメント辞書の改良

抄録

ニュース記事のセンチメント極性を推定するため、単語に極性を割り当てた精度が高い極性辞書の作成が重要である。共起頻度に基づいた半教師学習による辞書作成では、極性を持たない多くの単語に極性を割り当ててしい、極性推定の精度が悪くなる。このため、辞書に登録する語彙をコントロールする必要がある。そこで、ニューラルネットワーク言語モデルから得られた単語間の類似度に基づいて極性辞書への登録単語の制限を行う。