| 講演名 | 2016-01-29 Multi-Class Sentiment Analysis in Twitter: a Pattern-Based Approach ブーアジジ モンデル(慶大), 大槻 知明(慶大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Many works were conducted on the automatic sentiment analysis and opinion mining. However, most of these works were oriented towards the classification of texts into positive and negative. In this report, we propose a pattern-based approach that goes deeper in the classification of texts collected from Twitter (i.e., tweets) and classifies the tweets into 7 different classes. Experiments show that our approach reaches an accuracy of classification equal to 56.9% and a precision level of sentimental tweets (other than neutral and sarcastic) equal to 72.58%. Nevertheless, the approach proves to be very accurate in binary classification (i.e., classification into “positive” and “negative”) and ternary classification (i.e., classification into “positive”, “negative” and “neutral”): in the former case, we reach an accuracy of 87.5% for the same dataset used after removing neutral tweets, and in the latter case, we reached an accuracy of classification of 83.0%. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Sentiment AnalysisTwitterOpinion MiningMachine Learning |
| 資料番号 | ASN2015-89 |
| 発行日 | 2016-01-21 (ASN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT / ASN / MoNA |
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| 開催期間 | 2016/1/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | 箱根湯本温泉の旅館 ホテルおかだ |
| 開催地（英） | Hotel Okada |
| 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, 技術展示および一般 |
| テーマ（英） | Ambient intelligence, ICT for Medical, Healthcare and Sports, etc |
| 委員長氏名（和） | 河野 隆二(横浜国大) / 東條 弘(NTT) / 森野 博章(芝浦工大) |
| 委員長氏名（英） | Ryuji Kohno(Yokohama National Univ.) / Hiroshi Tohjo(NTT) / Hiroaki Morino(Shibaura Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 杉町 勝(国立循環器病研究センター) / 青柳 貴洋(東工大) / 関屋 大雄(千葉大) / 岡田 啓(名大) / 吉原 貴仁(KDDI研) / 新熊 亮一(京大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaru Sugimachi(National Cerebral and Cardiovascular Center) / Takahiro Aoyagi(Tokyo Inst. of Tech.) / Hiroo Sekiya(Chiba Univ.) / Hiraku Okada(Nagoya Univ.) / Kiyohito Yoshihara(KDDI R&D Labs.) / Ryoichi Shinkuma(Kyoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 渡辺 聡一(NICT) / 安在 大祐(名工大) / 塩川 茂樹(神奈川工科大) / 清水 芳孝(NTT) / 梅木 智光(KDDI研) / 北須賀 輝明(熊本大) |
| 幹事氏名（英） | Watanabe Soichi(NICT) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) / Shigeki Shiokawa(Kanagawa Inst. of Tech.) / Yoshitaka Shimiza(NTT) / Tomoaki Umeki(KDDI R&D Labs.) / Teruaki Kitasuka(Kumamoto Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大野 光平(明大) / 島 圭介(横浜国大) / 健山 智子(立命館大) / 五十嵐 悠一(日立) / 内藤 克浩(愛知工大) / 服部 聖彦(NICT) / 藤田 裕志(富士通研) / 米澤 拓郎(慶大) / 森広 芳文(NTTドコモ) / 倉沢 央(NTT) / 鈴木 誠(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kohei Ohno(Meiji Univ.) / Keisuke Shima(Yokohama National Univ.) / Tomoko Tateyama(Ritsumeikan Univ.) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Katsuhiro Naito(Aichi Inst. of Tech.) / Kiyohiko Hattori(NICT) / Hiroshi Fujita(Fujitsu Labs.) / Takuro Yonezawa(Keio Univ.) / Yoshifumi Morihiro(NTT DoCoMo) / Hisashi Kurasawa(NTT) / Makoto Suzuki(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology / Technical Committee on Ambient intelligence and Sensor Networks / Technical Committee on Mobile Network and Applications |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multi-Class Sentiment Analysis in Twitter: a Pattern-Based Approach |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Sentiment AnalysisTwitterOpinion MiningMachine Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | ブーアジジ モンデル / Mondher Bouazizi |
| 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） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学(略称：慶大) Keio University(略称：Keio Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-01-29 |
| 資料番号 | ASN2015-89 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | ASN-437 |
| ページ範囲 | pp.57-62(ASN), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-01-21 (ASN) |