[2C1] 自然言語処理-文書分析・文書要約

[2C1-04] リカーシブニューラルテンソルネットワークの日本語文のセンチメント分析への応用

〇赤井 龍一¹、渥美 雅保¹ (1. 創価大学)

キーワード：自然言語処理、センチメント分析

リカーシブニューラルテンソルネットワーク(RNTN)は、構文木に沿った単語の分散表現から様々な長さや構文タイプの句の合成分散ベクトル表現を再帰的に計算するニューラルネットワークモデルである。分散ベクトル表現はセンチメント分析における句のセンチメントを分類するための特徴として使用される。本論では日本語文のセンチメント分析にRNTNを適用する。そのために、センチメント分析のためのStanford Sentiment Treebankコーパスに基づいて、まず単語と文のみの教師ラベルで日本語文コーパスを作成する。次に、単語と文章の教師ラベルのみから学習したときの日本語文に対するセンチメント分析の精度を評価する。また、自分で決めたルールで句に対して教師ラベルを付けた時の効果も考慮する。