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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-07-21 16:00 著者分析 ～ 短文からの性別と年齢層の分類 ～ ブーアジジ モンデル・ベイレリャン アンソニー・○渡辺 創・大槻知明（慶大）  ASN2017-60 |
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| 抄録 | （和） | 著者分析とは, 著者のデータから性別, 年齢層, 性格などの特徴を自動的に分類する技術である. この技術は主に広告やマーケティングの分野で役立つ. 例えば, 商品のレビューなどは匿名であるが, 著者分析によってグループ化が可能である. 本研究では, 著者の性別と年齢層の分類のための新たな手法を提案する. 提案法に用いる特徴量は主に確率的特徴と文章の書き方の特徴から成り, 文章から自動で抽出できる. 提案法では, それらの特徴量を用いた機械学習によって分類する. 分類器に''Random Forest''を用い, データセットは様々な著者の Twitter のつぶやきを用いた実験において, 提案法は性別の分類で 83%, 年齢の分類で73% の精度を得た. |
| （英） | Author profiling refers to the process of automatically detecting characteristic of a given author such as his gender, age range or personality from his own data. This is mainly useful in fields such as advertising and marketing where reviewers of products for example are grouped based on such characteristics even if they are anonymous. In this paper, we propose new sets of features, aimed at short text samples written by the same author, for both gender and age range detection. The feature sets are mainly composed of both probabilistic features as well as writing patterns, which can be automatically extracted from the texts of the author. We evaluate the performance of these features using the Machine Learning algorithm ``Random Forest'' classifier and a dataset based on different authors’Twitter feeds. In our experiments, the proposed approach reaches a detection accuracy of up to 83% for gender and 73% for age range. | |
| キーワード | （和） | Twitter / 著者分析 / 機械学習 / / / / / |
| （英） | Twitter / Author Profiling / Machine Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 134, ASN2017-60, pp. 241-246, 2017年7月. | |
| 資料番号 | ASN2017-60 | |
| 発行日 | 2017-07-12 (ASN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ASN2017-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS ASN RCC RCS SR |
| 開催期間 | 2017-07-19 - 2017-07-21 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Wireless Distributed Network, M2M (Machine-to-Machine), D2D (Device-to-Device)，etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ASN |
| 会議コード | 2017-07-NS-ASN-RCC-RCS-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 著者分析 |
| サブタイトル（和） | 短文からの性別と年齢層の分類 |
| タイトル（英） | Author Profiling |
| サブタイトル（英） | Gender and Age Detection from Short Texts |
| キーワード(1)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(2)（和/英） | 著者分析 / Author Profiling |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | ブーアジジ モンデル / Bouazizi Mondher / ブーアジジ モンデル |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ベイレリャン アンソニー / Beylerian Anthony / ベイレリャン アンソニー |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 創 / Watanabe Hajime / ワタナベ ハジメ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Ohtsuki Tomoaki / オオツキ トモアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
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| 講演者 | 第3著者 |
| 発表日時 | 2017-07-21 16:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ASN |
| 資料番号 | ASN2017-60 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.134 |
| ページ範囲 | pp.241-246 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-07-12 (ASN) |
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