Word Embeddingsによる特徴ベクトルを用いた文単位の評判分析

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本稿では,文単位の評判分析として,Word Embeddingsに基づく文の特徴ベクトルから文の極性を判定する手法を提案する.本手法では,文中の語のWord Embeddingsから構築した語ベクトルを元に文の特徴ベクトルを構築する。このベクトルと文に付与された極性情報から,XGBoostを用いて分類器を構築し,これを用いて新規文の極性を判定する.本手法の有用性を,約160万件のデータを用いて評価した結果,75.3%の精度を得た.

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