品詞と係り受けを考慮したDual Embeddings CNNによる属性抽出
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抄録
ショッピングサイトなどの商品レビューには有益な情報が含まれるが、全てに目を通すのは困難である。そこで、レビューから属性と呼ばれる語を抽出することで有益な情報を得やすくする。属性とはノートPCにおける画質やバッテリーのように商品の特徴となる部分のことである。従来の属性抽出はルールベースの手法で行われていたが、近年では機械学習手法を用いてより高い精度で抽出が行われている。しかし、一般的な機械学習の手法はルールベースモデルで重視されている品詞と係り受けが考慮されていない。そこで本研究では、既存の機械学習モデルDual Embeddings CNNに係り受けを含む品詞情報を与えるモデルの提案を行う。
収録刊行物
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- 第81回全国大会講演論文集
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第81回全国大会講演論文集 2019 (1), 439-440, 2019-02-28
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キーワード
詳細情報
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- CRID
- 1572824502923055616
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- NII論文ID
- 170000179734
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00196854/
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- CiNii Articles