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insight - 感情分析
自然言語処理における感情分析の動向、課題、将来方向性
感情分析は急速に成長しているが、範囲や方法についての合意がなく、重要な欠点がある。
文学小説の感情ダイナミクス
小説の感情ダイナミクスは、物語の核心であり、キャラクターごとの感情軌跡を分析することが重要である。
ベイズフレームワークによる感情ダイナミクスのWeb議論における関連性の測定
カテゴリカル変数間の関連度を測定するためのベイズフレームワークが、Webディスコース内の感情ダイナミクスを明らかにする。
効率的な感情分析: 特徴抽出手法、アンサンブル、深層学習モデルの資源意識的な評価
大規模な感情豊かなデータを効率的に処理し、正確性とコンピューティングリソースの要求のバランスを取ることが重要である。
関係グラフ畳み込みネットワークを用いた感情分析
関係グラフ畳み込みネットワーク(RGCN)を用いて、事前学習言語モデルの特徴を活用することで、テキストデータの複雑な関係性を捉え、感情分析タスクの性能を向上させる。
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