スピンモデルによる単語の感情極性抽出(自然言語)
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概要
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単語の感情極性(望ましいか否か)を判定する方法を提案する.提案手法では, 単語の感情極性を電子のスピンの方向と見なし, 語釈文, シソーラス, コーパスによって構築された語彙ネットワークをスピン系でモデル化する.平均場近似を利用してスピン系の状態を近似的に求めることにより, 単語の感情極性を判定する.また, 系の状態に影響を与えるハイパーパラメータの予測方法も同時に提案する.提案手法を用いてWordNetに収録されている語彙に対して実験を行い, 14語という少数の単語を種とした場合は約80%の正解率で, 3,000語あまりの単語を種とした場合は約90%の正解率で単語の感情極性判定が実現できることを示した.
- 2006-02-15
著者
-
奥村 学
東京工業大学精密工学研究所
-
奥村 学
東京工業大学
-
高村 大也
東京工業大学精密工学研究所
-
乾 孝司
東京工業大学統合研究院
-
乾 孝司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
乾 孝司
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
高村 大也
東京工業大学 精密工学研究所
-
乾 孝司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
高村 大也
東京工業大学
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