語彙ネットワークからの単語の感情極性抽出 : 統計力学的視点からの精度改善法(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
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概要
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スピンモデルを用いた評価表現辞書の構築における精度的改善法を提案する.この手法では語釈文,シソーラス,コーパスによって語彙ネットワークを構築する.その上で,語彙ネットワークを一種のスピンシステムとしてモデル化し,適当な温度の熱平衡状態における各スピンの熱平均値を求めることによって各単語の感情極性を評価し,評価表現辞書を構築する.既存のモデルでは温度を十分に高温から下げていった場合,感情極性の精度はある臨界的な温度までは単調に改善されるが,それ以下の温度に下げるとシステムが強磁性相に転移し精度が急激に悪化する.そこで,提案手法では相互作用行列の固有値解析に基づき低温でシステムを強磁性相に転移させる要因をモデルから取り除く工夫を導入した.その結果,同程度の計算コストで既存の手法より高い精度で評価表現辞書を構築することが可能となった.
- 2010-10-28
著者
-
樺島 祥介
東工大総理工
-
樺島 祥介
東京工業大学
-
樺島 祥介
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
高村 大也
東京工業大学精密工学研究所
-
後藤 拓馬
東工大総理工
-
高村 大也
東京工業大学 精密工学研究所
-
後藤 拓馬
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
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