『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門.感性情報処理 (2006年4月1日〜2016年3月31日) [継承]
著者 (必須): 1. (英) LIU Dong (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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2. (英) QUAN Changqin (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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3.任 福継 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座]/->個人[中川 福継])
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4. (英) CHEN Peng (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Sentiment and Sentimental Agent Identification Based on Sentimental Sentence Dictionary  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) This paper presents a method of sentiment and sentimental agent identification based on Chinese sentimental sentence dictionary. Our method can identify eight kinds of sentiment (including joy, sorrow, love, disgust, surprise, anxiety, anger and hate), and the main sentimental agent. Sentimental sentence dictionary is composed by some sentimental sentence patterns. And the sentiment of a candidate sentence is identified by calculating the consistency with the sentimental sentence patterns. Especially, using the sentimental sentence dictionary, we can get rid of the sentences without sentiment, but have sentimental words. According to sentiment words and expressions, the sentences which are not appeared in the sentimental sentence dictionary also can be identified. The experiments show that we can get precision of 84% for sentiment identification, and precision of 69% for sentimental agent identification.  (日)    [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨): IEEE [継承]
誌名 (必須): (英) IEEE NLP-KE 2008 (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 169 173 [継承]
都市 (必須): 北京 (Beijing/[中華人民共和国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2008年 10月 20日 (平成 20年 10月 20日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.1109/NLPKE.2008.4906802    (→Scopusで検索) [継承]
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和文冊子 ● Dong LIU, Changqin QUAN, Fuji Ren and Peng CHEN : Sentiment and Sentimental Agent Identification Based on Sentimental Sentence Dictionary, IEEE NLP-KE 2008, 169-173, Beijing, Oct. 2008.
欧文冊子 ● Dong LIU, Changqin QUAN, Fuji Ren and Peng CHEN : Sentiment and Sentimental Agent Identification Based on Sentimental Sentence Dictionary, IEEE NLP-KE 2008, 169-173, Beijing, Oct. 2008.

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