| ○種別 (必須): | □ | 学術論文 (審査論文)
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| ○言語 (必須): | □ | 英語
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| ○招待 (推奨): |
| ○審査 (推奨): | □ | Peer Review
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| ○カテゴリ (推奨): | □ | 研究
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| ○共著種別 (推奨): |
| ○学究種別 (推奨): |
| ○組織 (推奨): |
| ○著者 (必須): | 1. | (英) Sun, Xiao (日) (読)
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 2. | (英) Sun, Chongyuan (日) (読)
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 3. | (英) Quan, Changqin (日) (読)
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 4. | 任 福継 (->個人[中川 福継])
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 5. | (英) Tian, Fang (日) (読)
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 6. | (英) Wang, Kunxia (日) (読)
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| ○題名 (必須): | □ | (英) Fine-Grained Emotion Analysis Based on Mixed Model for Product Review (日) 製品レビューのための混合モデルに基づくファイングレイン感情分析
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| ○副題 (任意): |
| ○要約 (任意): | □ | (英) Nowadays, with the rapid development of B2C e-commerce and the popularity of online shopping, the Web storages huge number of product reviews comment by customers. A large number of reviews made it difficult for manufacturers or potential customers to track the comments and suggestions that customers made. This paper presents a method for extracting emotional elements containing emotional objects and emotional words and their tendencies from product reviews based on mixed model. First we constructed conditional random fields to extract emotional elements, lead-in semantic and word meaning as features to improve the robustness of feature template and used rules for hierarchical filtering errors. Then we constructed support vector machine to classify the emotional tendency of the fine-grained elements to achieve key information from product reviews. Deep semantic information imported based on neural network to improve the traditional bag of word model. Experimental results show that the proposed model with deep features efficiently improved the F-Measure. (日) B2C電子商取引の急速な発展とオンラインショッピングの普及に伴い，Webは顧客による膨大な数の製品レビューコメントを保存している．多数のレビューでは，製造者または潜在的な顧客が作成したコメントおよび提案を追跡することが困難になった．本論文では，混合モデルに基づく感情オブジェクトと感情語を含む感情要素と商品レビューの傾向を抽出する方法を提案する．まず，特徴テンプレートの頑健性を向上させるための特徴として，感情的要素，リードインセマンティックおよび単語の意味を抽出する条件付きランダムフィールドを構築し，階層的フィルタリングエラーのルールを使用した．次に，サポートベクトルマシンを構築し，ファイングレイン要素の感情的な傾向を分類し，製品のレビューから重要な情報を得た．
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| ○キーワード (推奨): | 1. | (英) (日) 俗語 (読)
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| 2. | (英) (日) トピック分析 (読)
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| 3. | (英) (日) 時系列分析 (読)
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| ○発行所 (推奨): |
| ○誌名 (必須): | □ | International Journal of Networked and Distributed Computing (Atlantis Press)
(pISSN: 2211-7938, eISSN: 2211-7946)
| ○ISSN (任意): | □ | 2211-7946
ISSN: 2211-7938
(pISSN: 2211-7938, eISSN: 2211-7946) Title: International Journal of Networked and Distributed ComputingPublisher: Springer Science and Business Media B.V. (Scopus)
(CrossRef)
(Scopus information is found. [need login]) | [継承] |
| [継承] |
| ○巻 (必須): | □ | 5
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| ○号 (必須): | □ | 1
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| ○頁 (必須): | □ | 1 11
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| ○都市 (任意): |
| ○年月日 (必須): | □ | 西暦 2017年 1月 初日 (平成 29年 1月 初日)
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| ○URL (任意): |
| ○DOI (任意): | □ | 10.2991/ijndc.2017.5.1.1 (→Scopusで検索)
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| ○PMID (任意): |
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