文の感情極性判定における事例重み付けによるドメイン適応(情報抽出・評判分析)
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概要
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文の感情極性判定のための分類器のドメイン適応の手法を提案する.これは,適応元ドメインの訓練データが大量に手元にあるが,適応元ドメインとは分布が異なる適応先ドメインでは訓練データが少ない状況で,適応先ドメインの文の感情極性判定を行う問題である.本研究では,重み付き最大エントロピーモデルを提案する.このモデルは,事例に対して重みを付けた重み付き対数尤度の最大化問題を解くことで求める.この方法は,訓練時とテスト時で事例の分布が異なる共変量シフト下での学習方法の一つである.また,unigramモデルを補正した確率を用いて事例に重み付けする手法も提案する.これらを文の感情極性判定のドメイン適応の問題に適用し,有効であることを示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-27
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
-
齋木 陽介
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
高村 大也
東京工業大学 精密工学研究所
-
高村 大也
東京工業大学
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