| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2012-08-30 17:15
コメントとしてつぶやかれた短文の感情推定 ○但馬康宏(岡山県立大) 技報オンラインサービス実施中 |
| 抄録 |
(和) |
ウェブニュースサイトなどと連動した「つぶやき」投稿ツールにおいて,記事に対するコメントとして投
稿された短文の感情推定を行った.推定手法は,ナイーブなベクトルモデルに対する機械学習であり,
学習法として,ナイーブベイズと最大エントロピー法の2 種類を用いて性能の比較を行った.
その結果,ナイーブベイズにおいて5,6割,最大エントロピー法において8 割程度の正解率を得た.
特にナイーブベイズでは,学習データに無いニュース記事に対するコメントの感情推定について推定結果
にばらつきがでたが,最大エントロピー法では比較的安定した推定結果であった. |
| (英) |
We propose estimation performances about emotion of tweets attached to web news articles.
The estimation mathod is a naive vector model of words in tweets.
We compare two machine learning methods, naive bayes and maximum entropy method.
For the estimation, we obtain 0.5 to 0.6 F-value by naive bayes method,
and 0.8 to 0.9 F-value for maximum entropy method.
Especially, the estimation results by maximum entropy method are more stable than that of
naive bayes method. |
| キーワード |
(和) |
感情推定 / つぶやき / マイクロブログ / 最大エントロピー法 / / / / |
| (英) |
emotion estimation / tweets / micro blog / maximum entorpy method / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 196, NLC2012-16, pp. 37-40, 2012年8月. |
| 資料番号 |
NLC2012-16 |
| 発行日 |
2012-08-23 (NLC) |