| 大会名称 |
|---|
| 2014年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2014 |
| 発行日 |
| 2014/8/19 |
| セッション番号 |
| 1D |
| セッション名 |
| データベース応用（１） |
| 講演日 |
| 2014/9/3 |
| 講演場所(会議室等) |
| 3B棟3F 3B302 |
| 講演番号 |
| D-012 |
| タイトル |
| ソーシャルブックマークを学習データとして用いたツイートの印象の推定 |
| 著者名 |
| 岡村 康行, 湯本 高行, 新居 学, 佐藤 邦弘, |
| キーワード |
| ソーシャルブックマーク, Twitter, Support Vector Machine, センチメント分析 |
| 抄録 |
| Webページを検索し閲覧する際，ページのトピックだけではなく，他のユーザがどのように評価しているかといった評判も重要な判断基準である．本研究ではソーシャルブックマーク（以下SBM）のデータを学習データとしてSupport Vector Machineで印象の分類器を構築し，これを用いてツイートの分類を行う．具体的には，SBMのタグから教師信号を生成し，コメントから素性ベクトルを生成して学習データとする．対象とする投稿はポジティブ，ネガティブだけではなく，ポジティブと分類されたコメントは，さらに有用な情報か面白い情報かに分類し計3種類のクラスに印象を分類する． |
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