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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-01-24 11:10 ツイッターにおけるデータ自動分類手法に関する研究 ○米川あかり・長岡健一（石川高専）  IN2013-132 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では、代表的なソーシャルメディアのひとつであるTwitterを用いて、膨大なユーザーの意見を自動的に分類し、可視化することを目的とする。例えば、ある話題に対するユーザーの意見を肯定・否定等に分類し、その割合を可視化することで、世論調査などに利用できるのではないかと考えられる。本システムでは、まず無作為抽出したツイートから、ツイートに含まれる形態素それ自体と、形態素の直後の語との組み合わせである連続した形態素の、肯定・否定・その他のツイートへの出現確率を有する教師データベースを作成する。そしてその教師データベースを元に、ツイートに含まれる形態素及び連続した形態素が肯定・否定・その他である確率から、ツイート全体が肯定・否定・その他である確率を求めることで、ツイートを判定、分類する。一般的なツイートを自動判定した結果、特に肯定・否定の二つのみに分類した場合において、ある程度正確な判定が得られた。また、限定的な話題に関するツイートに対しての分類を行った結果、話題によっては、判定の難しい事例がみられた。 |
| （英） | The purpose of this study is classifying tweets automatically and visualizing the results. Specifically, this research attempts to classify automatically sentiments on specific subject to positive or negative, and visualize the results to research the public opinion. To begin with, we build the supervised database, which is consisted by frequency of morphemes and consecutive morphemes, in a positive, negative or other tweet, from random sampled tweets classified manually. By depending on this supervised database, tweets are classified to positive, negative or others. The result of our experiment classifying general tweets shows accurate classification to a certain degree, especially when classifying to positive or negative without others. On the other hand, it is clarified that for specific subject, difficult examples have been seen in case that tweets include no any words which directly show its sentiment. | |
| キーワード | （和） | ソーシャルメディア / 情報可視化 / Twitter / 形態素解析 / ビッグデータ / / / |
| （英） | Social media / Information visualization / Twitter / Morphological analysis / Big data / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 389, IN2013-132, pp. 87-91, 2014年1月. | |
| 資料番号 | IN2013-132 | |
| 発行日 | 2014-01-16 (IN) | |
| 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 | IN2013-132 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NWS |
| 開催期間 | 2014-01-23 - 2014-01-24 |
| 開催地（和） | 名古屋国際センター |
| 開催地（英） | Nagoya International Center |
| テーマ（和） | ネットワークソフトウェア、コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤、ビッグデータ及び一般 |
| テーマ（英） | Network Software, Contents Delivery/Contents Exchange, Social Networking Service (SNS), Data Analysis/Processing Platform, Big Data, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2014-01-IN-NWS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ツイッターにおけるデータ自動分類手法に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on automatic classification method for Twitter "Big Data" |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルメディア / Social media |
| キーワード(2)（和/英） | 情報可視化 / Information visualization |
| キーワード(3)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(4)（和/英） | 形態素解析 / Morphological analysis |
| キーワード(5)（和/英） | ビッグデータ / Big data |
| 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） | 米川 あかり / Akari Yonekawa / ヨネカワ アカリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 石川工業高等専門学校 (略称： 石川高専) Ishikawa National College of Technology (略称： Ishikawa National College of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長岡 健一 / Kenichi Nagaoka / ナガオカ ケンイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 石川工業高等専門学校 (略称： 石川高専) Ishikawa National College of Technology (略称： Ishikawa National College of Tech.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-01-24 11:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2013-132 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.389 |
| ページ範囲 | pp.87-91 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2014-01-16 (IN) |
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