反対語を利用した文脈依存評価表現の感情極性判定(自然言語処理)
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概要
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近年,Web上のテキスト内に存在する,ある対象に対する評価情報を収集,分析する技術に注目が集まっている.本論文では,Web上のテキストから抽出された評価情報に対し,共起頻度を利用することで感情極性を判定する手法を提案する.本研究では,「大きい」,「小さい」のように単体では極性判定できない評価表現が存在することに着目した.評価情報が複数の語の組み合わせで表現できるとする研究に基づき,複数語の組で考えることで,単体での極性判定が困難な文脈依存の評価表現に対しても極性判定を可能とすることを本研究の目的とした.我々はこの際に,評価表現とその反対の意味をもつ表現は,異なる極性をもつという特徴を利用し,それぞれの共起情報を比較することで極性を判定した.評価実験により77.0%のカバレッジで79.3%の精度が得られ,本手法の有効性が確認された.
- 2010-09-01
著者
-
荒木 健治
北海道大学情報科学研究科
-
酒井 義和
北海道大学大学院情報科学研究科
-
荒木 健治
北海道大学大学院情報科学研究科
-
荒木 健治
北海道大学大学院情報科学研究科メディアネットワーク専攻
-
荒木 健治
北海道大学大学院工学研究科
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