| 講演名 | 2017-09-08 機械学習と深層学習を用いたソーシャルデータからの個人属性の推定 余 岳(名大), 笹原 和俊(名大), |
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| 抄録(和) | 近年，情報技術を用いてソーシャルメディアのユーザーの個人属性を推測する研究が盛んである．本研究は， Twitter のソーシャルデータを用いて，テキストの内容から深層学習を含む異なる機械学習のアルゴリズムを用いて，性別，職業，年齢層の 3 つの個人属性の予測に関する予備的な実験を行う． word2vec によって単語の分散表現を作り，複数のツイートを１つのブロックにまとめてツイートをベクトル化した．そして，このベクトルの次元数とツイートのブロックサイズをパラメータとして，予測精度を調べた．その結果，適切なパラメータを選んだ場合， 3 つの個人属性は 60～70%の精度でアルゴリズム的に予測できることが明らかになった． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 機械学習 / 計算社会科学 / 個人属性 / 深層学習 / ソーシャルメディア |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | NLC2017-26 |
| 発行日 | 2017-08-31 (NLC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
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| 開催期間 | 2017/9/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | 成蹊大学 |
| 開催地（英） | Seikei University |
| テーマ（和） | 第11回 テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The Eleventh Text Analytics Symposium |
| 委員長氏名（和） | 金山 博(日本IBM) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Kanayama(IBM) |
| 副委員長氏名（和） | 榊 剛史(ホットリンク) / 嶋田 和孝(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Takeshi Sakaki(Hottolink) / 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） | 吉田 光男(豊橋技科大) / 小早川 健(NICT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mitsuo Yoshida(Toyohashi Univ. of Tech.) / Takeshi Kobayakawa(NICT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習と深層学習を用いたソーシャルデータからの個人属性の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of personal identity from social data using machine learning and deep learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 |
| キーワード(2)（和/英） | 計算社会科学 |
| キーワード(3)（和/英） | 個人属性 |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 |
| キーワード(5)（和/英） | ソーシャルメディア |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 余 岳 / Take Yo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：NU) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 笹原 和俊 / Kazutoshi Sasahara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：NU) |
| 発表年月日 | 2017-09-08 |
| 資料番号 | NLC2017-26 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | NLC-207 |
| ページ範囲 | pp.59-64(NLC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-08-31 (NLC) |