当たり前すぎること論文を学会に提出する際に注意する点 - うえしまさんの備忘録
今回の失敗を次に生かせるように教訓を形式知にしておく。自分がゆとり学生だと思う人間以外は見ないようにしましょう。余りの当たり前さにお茶、牛乳を吹き出すことうけあいですｗｗｗ 注意するべき点 提出用フォーマットに準拠すること 添付の形式を確認すること（Word,PDF) 人の論文を要約するときにはその人の言葉遣いと自分の言葉遣いの違いをしっかりと認識すること 数字を半角、全角かで統一 メールで送信する場合には特に指定がなくても件名、本文を書くこと 余裕をもって仕上げておくこと 印刷してこれらの間違いがないか必ず紙媒体でチェックすること メール送信の際には必ずccでみんなに見てもらうこと 詳細 提出用フォーマットに準拠すること 当たり前すぎるのだが、学会によって指定が異なるみたいで論文の引用、章の見出しのフォント、題名すべてが細かく決められているので確認が必要である。特に引用の記述方法は、学校
意見抽出を目的とした機械学習による属性-評価値対同定
意見抽出を目的とした機械学習による属性-評価値対同定 飯田龍 † 小林のぞみ † 立石健二 ‡ 乾健太郎 † 福島俊一 ‡ 松本裕治 † 本稿では，文章に記述されている意見を抽出するタスクについて述べる．我々は，意見を 対象，属 性，評価値 の 3 つ組として定義し，文章からその 3 つ組を抽出する手法を提案する．具体的には，意 見抽出の問題を，(a) 辞書に存在する属性候補集合と評価値候補集合から評価値候補と対となる属性を 同定する問題と，(b) 同定した対が意見性を持つか否かを判定する問題の 2 つの問題に分解し，それぞ れ機械学習に基づく手法を用いて解析することにより，属性-評価値対を同定する．提案手法を用いて 評価実験を行った結果を報告するとともに，今後の展望についても議論する． A Machine Learning-Based Method to Extract Attri
Microsoft Word - kaji.doc
論文 DBSJ Letters Vol.6, No.1 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――― 自動構築した評価文コーパスから の評価表現辞書の構築 Building Lexicon for Sentiment Analysis from Automatically Constructed Polar Sentence Corpus 鍜治 伸裕♦ Nobuhiro KAJI 喜連川 優♦ Masaru KITSUREGAWA 近年， 評価や感情が記述されたテキストを解析する処理が 注目を集めている．こうした処理を実現するためには，評価 表現とその極性(好評/不評)の組を登録した辞書(評価表現辞 書)が必要不可欠である．そのため，大規模な評価表現辞書 の構築が重要な研究課題となっている．本論文では，大規模 な HTML 文書集合から自動構築した評価
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://www.ieice.org/iss/de/DEWS/DEWS2006/doc/2C-i10.pdf