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講演抄録/キーワード
講演名 2015-01-26 13:55
Sentiment Analysis in Twitter for Multiple Topics -- How to Detect the Polarity of Tweets Regardless of Their Topic --
Mondher BouaziziTomoaki OhtsukiKeio Univ.ASN2014-122
抄録 (和) Being one of the biggest web destinations for people to express their opinions, share their experience and report real-time events, Twitter is attracting significant interests from the research community over the past few years. Tweets, the short messages posted on the Twitter website, have been subject to contextual processing by many researchers for opinion mining and sentiment analysis. Opinion mining and sentiment analysis refer to searching throughout a huge amount of data in the digital space and automatically identify and aggregate attitudes and opinions expressed by users. This is of a great use when it comes to summarizing opinions and reviews, and providing statistics and primary analysis of the level of satisfaction of customers about a product or a service. However, due to the limitation in terms of characters (i.e. 140 characters per tweet) and the use of informal language, applying the conventional techniques to extract sentiments and opinions from a tweet is not applicable, and the accuracy of the classification is in general lower than that when they are applied on long texts (e.g. reviews collected from movie review websites). On the other hand, classifying texts dealing with various topics or themes remains a challenging task: texts dealing with different topics use different lexicons, and some vocabularies might have different meanings depending on the context. Therefore, most of the existing approaches usually classify tweets dealing with one topic. In this report we propose a new method for sentiment analysis that overcomes this limitation and classifies tweets regardless of their topic. We provide a new set of features to be used by machine learning algorithms to classify tweets belonging to different topics. We analyze the importance of each of the proposed features and its contribution to enhance the accuracy of the classification. 
(英) Being one of the biggest web destinations for people to express their opinions, share their experience and report real-time events, Twitter is attracting significant interests from the research community over the past few years. Tweets, the short messages posted on the Twitter website, have been subject to contextual processing by many researchers for opinion mining and sentiment analysis. Opinion mining and sentiment analysis refer to searching throughout a huge amount of data in the digital space and automatically identify and aggregate attitudes and opinions expressed by users. This is of a great use when it comes to summarizing opinions and reviews, and providing statistics and primary analysis of the level of satisfaction of customers about a product or a service. However, due to the limitation in terms of characters (i.e. 140 characters per tweet) and the use of informal language, applying the conventional techniques to extract sentiments and opinions from a tweet is not applicable, and the accuracy of the classification is in general lower than that when they are applied on long texts (e.g. reviews collected from movie review websites). On the other hand, classifying texts dealing with various topics or themes remains a challenging task: texts dealing with different topics use different lexicons, and some vocabularies might have different meanings depending on the context. Therefore, most of the existing approaches usually classify tweets dealing with one topic. In this report we propose a new method for sentiment analysis that overcomes this limitation and classifies tweets regardless of their topic. We provide a new set of features to be used by machine learning algorithms to classify tweets belonging to different topics. We analyze the importance of each of the proposed features and its contribution to enhance the accuracy of the classification.
キーワード (和) Twitter / sentiment analysis / machine learning / / / / /  
(英) Twitter / sentiment analysis / machine learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 418, ASN2014-122, pp. 91-96, 2015年1月.
資料番号 ASN2014-122 
発行日 2015-01-19 (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 ASN2014-122

研究会情報
研究会 MICT ASN MoNA  
開催期間 2015-01-26 - 2015-01-27 
開催地(和) 南紀白浜温泉 ホテルむさし 
開催地(英) Nanki Shirahama 
テーマ(和) 知的環境, 医療・健康・スポーツのための技術, スマートシティとモバイル通信, 技術展時および一般 
テーマ(英) Ambient intelligence, ICT for Medical, Healthcare and Sports, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ASN 
会議コード 2015-01-MICT-ASN-MoNA 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Sentiment Analysis in Twitter for Multiple Topics 
サブタイトル(英) How to Detect the Polarity of Tweets Regardless of Their Topic 
キーワード(1)(和/英) Twitter / Twitter  
キーワード(2)(和/英) sentiment analysis / sentiment analysis  
キーワード(3)(和/英) machine learning / 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) Mondher Bouazizi / Mondher Bouazizi /
第1著者 所属(和/英) Keio University (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Tomoaki Ohtsuki / Tomoaki Ohtsuki /
第2著者 所属(和/英) Keio University (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2015-01-26 13:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 ASN 
資料番号 ASN2014-122 
巻番号(vol) vol.114 
号番号(no) no.418 
ページ範囲 pp.91-96 
ページ数
発行日 2015-01-19 (ASN) 


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