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  • 芥子, 育雄; 鈴木, 優; 吉野, 幸一郎; Graham, Neubig; 大原, 一人; 向井, 理朗; 中村, 哲 (電子情報通信学会, 2017-04-01)
    LeとMikolovは,文書の分散表現を単語と同様にニューラルネットワークで学習できるパラグラフベクトルのモデルを提案し,極性分析ベンチマークを用いて最高水準の分類精度を示した.パラグラフベクトルを用いたツイートの極性分析における実用上の課題は,単語のスパース性を解消するパラグラフベクトルの構築のために大規模文書が必要なことである.本研究では,Twitterの文に対して評判情報抽出を適用する際,その出現単語のスパース性に由来する性能低下 ...

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