意見抽出を目的とした機械学習による属性-評価値対同定(属性抽出)

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概要

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• 本稿では, 文章に記述されている意見を抽出するタスクについて述べる.我々は, 意見を<対象, 属性, 評価値>の3つ組として定義し, 文章からその3つ組を抽出する手法を提案する.具体的には, 意見抽出の問題を, (a)辞書に存在する属性候補集合と評価値候補集合から評価値候補と対となる属性を同定する問題と, (b)同定した対が意見性を持つか否かを判定する問題の2つの問題に分解し, それぞれ機械学習に基づく手法を用いて解析することにより, 属性-評価値対を同定する.提案手法を用いて評価実験を行った結果を報告するとともに, 今後の展望についても議論する.

• 2005-01-11

著者

• 松本 裕治

  奈良先端科学技術大学院大学

• 乾 健太郎

  奈良先端科学技術大学院大学

• 飯田 龍

  奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

• 立石 健二

  NECインターネットシステム研究所

• 福島 俊一

  NECインターネットシステム研究所

• 小林 のぞみ

  奈良先端科学技術大学院大学

• 福島 俊一

  東大理

• 乾 健太郎

  東北大学大学院情報科学研究科:奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

• 福島 俊一

  日本電気株式会社ヒューマンメディア研究所

• 福島 俊一

  Nec ヒューマンメディア研究所

• 飯田 龍

  奈良先端科学技術大学院大学

• 乾 健太郎

  情報通信研究機構|東北大学大学院情報科学研究科

• 小林 のぞみ

  奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科

• 飯田 龍

  東京工業大学

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