著者

高村 大也 乾 孝司 奥村 学

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.47, no.11, pp.3021-3031, 2006-11-15

参考文献数

23

被引用文献数

5

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複数語から成る評価表現のモデルおよびそれに基づいた分類手法を提案する.複数語から成る評価表現の感情極性は,その構成語の感情極性を単純に足し合わせるだけでは算出できないことが多い.極性の出現や反転が頻繁に起こる.そのような複数語表現の特性に対応するために,我々はモデルに隠れ変数を導入する.実験により,提案した隠れ変数モデルは複数語から成る評価表現分類において,約82%という高い分類正解率を得ることに成功した.We propose models for semantic orientations of phrases as well as classification methods based on the models. Although each phrase consists of multiple words, the semantic orientation of the phrase is not a mere sum of the orientations of the component words. Some words can invert the orientation. In order to capture the property of such phrases, we introduce latent variables into the models. Through experiments, we show that the proposed latent variable models work well in the classification of semantic orientations of phrases and achieved nearly 82% classification accuracy.