| 講演名 | 2019-06-21 感情極性に着目したトレンド情報抽出手法の検討 武井 友香(NHK), 宮﨑 太郎(NHK), 後藤 淳(NHK), |
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| 抄録(和) | 放送局では，SNS上で話題となっている出来事を番組の題材として取り上げることが多々ある．話題の情報を効率的に見つけるために，リツイート等の反響件数を参考にする場合もあるが，それらの情報は携帯ゲームや企業広告などに関するものであることが多く，番組制作に不要な情報も多く含まれている．そこで本稿では，反響件数だけでなく，投稿文が示す感情極性に着目する．SNS上の感情は現実の出来事の発生を反映しており， SNS上で話題の情報を抽出する際に有効な指標であると考えられる．放送局内で共有している情報を基に評価した結果，SNS投稿文の感情極性割合を時系列に解析することで，投稿件数のみに着目した手法よりも番組制作に役立つ情報を抽出できることを確認した． |
| 抄録(英) | Acquiring information about trend topics from social media can be useful for broadcasters to make TV program. In order to find trend Tweets and topics efficiently, broadcasters refer to the number of reactions such as “Retweet”. However, Tweets that have a large number of reactions are frequently posted about popular games and campaigns of enterprises. These Tweets are unnecessary to make programs. In this paper, we present a trend extraction method that focus on emotional polarity of Tweet as well as the number of reactions. Because emotional reactions on SNS reflect the occurring of real-world events and should be important for event detection. As a result of evaluation based on information shared in the broadcasting station, we confirm our method that focus on changes in the proportion of emotional polarity can extract Tweet that useful for broadcasters. |
| キーワード(和) | Twitter / 感情分析 / 自然言語処理 / トレンド情報抽出 |
| キーワード(英) | Twitter / Sentiment Analysis / Natural Language Processing / Trend Detection |
| 資料番号 | NLC2019-4 |
| 発行日 | 2019-06-14 (NLC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC / IPSJ-ICS |
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| 開催期間 | 2019/6/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | 広島経済大学 立町キャンパス |
| 開催地（英） | Hiroshima University of Economics (Tatemachi Campus) |
| テーマ（和） | 言語処理・知能システムの社会応用，および一般 |
| テーマ（英） | Application of natural language processing and intelligent systems, and general topic of NLP |
| 委員長氏名（和） | 榊 剛史(ホットリンク) |
| 委員長氏名（英） | Takeshi Sakaki(Hottolink) |
| 副委員長氏名（和） | 吉田 光男(豊橋技科大) / 嶋田 和孝(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Mitsuo Yoshida(Toyohashi Univ. of Tech.) / Kazutaka Shimada(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 渡辺 靖彦(龍谷大) / 東中 竜一郎(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Yasuhiko Watanabe(Ryukoku Univ.) / Ryuichiro Higashinaka(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小早川 健(NHK) / 坂地 泰紀(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Kobayakawa(NHK) / Hiroki Sakaji(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication / Special Interest Group on Intelligence and Complex Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 感情極性に着目したトレンド情報抽出手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Examination of Trend Extraction Method Focusing on Twitter Emotional polarity |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(2)（和/英） | 感情分析 / Sentiment Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 自然言語処理 / Natural Language Processing |
| キーワード(4)（和/英） | トレンド情報抽出 / Trend Detection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 武井 友香 / Yuka Takei |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NHK放送技術研究所(略称：NHK) NHK Science & Technology Research Laboratories(略称：NHK) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 宮﨑 太郎 / Taro Miyazaki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NHK放送技術研究所(略称：NHK) NHK Science & Technology Research Laboratories(略称：NHK) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 後藤 淳 / Jun Goto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NHK放送技術研究所(略称：NHK) NHK Science & Technology Research Laboratories(略称：NHK) |
| 発表年月日 | 2019-06-21 |
| 資料番号 | NLC2019-4 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLC-98 |
| ページ範囲 | pp.23-28(NLC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-14 (NLC) |