人工知能学会全国大会論文集
第32回 (2018)
セッションID: 2C1-04
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リカーシブニューラルテンソルネットワークの日本語文のセンチメント分析への応用
*赤井 龍一渥美 雅保
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抄録

リカーシブニューラルテンソルネットワーク(RNTN)は、構文木に沿った単語の分散表現から様々な長さや構文タイプの句の合成分散ベクトル表現を再帰的に計算するニューラルネットワークモデルである。分散ベクトル表現はセンチメント分析における句のセンチメントを分類するための特徴として使用される。本論では日本語文のセンチメント分析にRNTNを適用する。そのために、センチメント分析のためのStanford Sentiment Treebankコーパスに基づいて、まず単語と文のみの教師ラベルで日本語文コーパスを作成する。次に、単語と文章の教師ラベルのみから学習したときの日本語文に対するセンチメント分析の精度を評価する。また、自分で決めたルールで句に対して教師ラベルを付けた時の効果も考慮する。

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© 2018 一般社団法人 人工知能学会
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