| 講演名 | 2019-09-28 Triple-GANによる感情分析に対する半教師あり学習 楊 金成(茨城大), 曹 鋭(茨城大), 白 静(茨城大), 馬 ブン(茨城大), 新納 浩幸(茨城大), |
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| 抄録(和) | GAN は画像の分野で有効な手法となっているが，NLPの分野ではGANの生成系の設計が難しく，有効に利用できているとは言いがたい．ただし GAN を文書分類の半教師あり学習として利用する場合，文書を埋め込み表現で表現することで，生成系の問題を回避できる可能性がある．ここでは感情分析をタスクとして，文書を埋め込み表現で表現することにより，GANを利用した半教師あり学習の1つである Triple-GAN の適用を試みる． |
| 抄録(英) | GAN has become an effective method in the field of image,but inthe field of NLP,It's difficult to design a generation system andit can not be sovled effectively.However there is a possibility toavoid generation problems by expressing the document embeddings.wetry to apply Triple-GAN which is one of semi-supervised learningGAN,by expressing the document as embeddings expressiong,to solveemotion analysis. |
| キーワード(和) | Triple-GAN / 半教師あり学習 / 埋め込み表現 / 感情分析 |
| キーワード(英) | Triple-GAN / semi-supervised / Distributed representation / Sentiment analysis |
| 資料番号 | NLC2019-26 |
| 発行日 | 2019-09-20 (NLC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC / IPSJ-DC |
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| 開催期間 | 2019/9/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | フューチャー株式会社 |
| 開催地（英） | Future Corporation |
| テーマ（和） | 第15回 テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The Thirteenth Text Analytics Symposium |
| 委員長氏名（和） | 榊 剛史(ホットリンク) / 秋元 良仁(凸版印刷) |
| 委員長氏名（英） | Takeshi Sakaki(Hottolink) / Ryoji Akimoto(Toppan Printing) |
| 副委員長氏名（和） | 吉田 光男(豊橋技科大) / 嶋田 和孝(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Mitsuo Yoshida(Toyohashi Univ. of Tech.) / Kazutaka Shimada(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 渡辺 靖彦(龍谷大) / 東中 竜一郎(NTT) / 大場 みち子(はこだて未来大) / 高橋 慈子(ハーティネス) / 中挾 知延子(東洋大) / 野々山 秀文(セコム) |
| 幹事氏名（英） | Yasuhiko Watanabe(Ryukoku Univ.) / Ryuichiro Higashinaka(NTT) / Michiko Oba(Future Univ. Hakodate) / Shigeko Takahashi(Heartiness) / Chieko Nakabasami(Toyo Univ.) / Hidefumi Nonoyama(Secom) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小早川 健(NHK) / 坂地 泰紀(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Kobayakawa(NHK) / Hiroki Sakaji(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication / Special Interest Group on Document Communication |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Triple-GANによる感情分析に対する半教師あり学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Semi-supervised learning for sentiment analysis by using Triple-GAN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Triple-GAN / Triple-GAN |
| キーワード(2)（和/英） | 半教師あり学習 / semi-supervised |
| キーワード(3)（和/英） | 埋め込み表現 / Distributed representation |
| キーワード(4)（和/英） | 感情分析 / Sentiment analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 楊 金成 / Jincheng Yang |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 曹 鋭 / Rui Cao |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 白 静 / Jing Bai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 馬 ブン / Wen Ma |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 新納 浩幸 / Hiroyuki Shinnou |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-09-28 |
| 資料番号 | NLC2019-26 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLC-212 |
| ページ範囲 | pp.99-102(NLC), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-09-20 (NLC) |