| 大会名称 |
|---|
| 2018年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018-09-12 |
| セッション番号 |
| 4e |
| セッション名 |
| 言語処理基礎 |
| 講演日 |
| 2018/09/20 |
| 講演場所(会議室等) |
| D棟D22 |
| 講演番号 |
| E-021 |
| 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 |
| 著者名 |
| 前田裕一朗, 遠藤聡志, 山田孝治, 當間愛晃, 赤嶺有平, |
| キーワード |
| アスペクト抽出, Aspect term extraction, CNN, 品詞情報, 自然言語処理 |
| 抄録 |
| 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。 |
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