徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [松本 和幸]/[吉田 稔]/[北 研二]/マイクロブログから得た感性共起素性を用いた若者言葉の感性推定手法/Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC2015)

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EID
303130
EOID
887685
Map
0
LastModified
2018年2月9日(金) 15:11:26
Operator
三好 小文
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
松本 和幸
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
著者 必須
  1. 松本 和幸([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 吉田 稔([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 北 研二([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Sensibility Estimation Method for Youth Slang by Using Sensibility Co-occurrence Feature Vector Obtained from Microblog

(日) マイクロブログから得た感性共起素性を用いた若者言葉の感性推定手法

副題 任意
要約 任意

(英) Social networking sites such as Twitter provide more opportunities to express what people think or intend in short text. In short text, abbreviations such as ASAP or joinus and emoticons are often used. Because these expressions are not registered into the existing dictionaries, these are analyzed as unknown expressions. That can be a bottleneck for improving accuracy of reputation analysis in text mining. To use context for unknown word clustering is a major method, however, it usually requires word segmentation process and it has weakness for split errors of unknown expressions such as youth slang. In this paper, we proposed a method to obtain the appropriate context even though unknown expressions cause split errors and estimate sensibility expressed in the text. Because the dimensions of the obtained context vector were enormous, we also proposed a method to create a feature vector based on the co-occurrence of the sensibility words as simple expression with low dimension. As an evaluation experiment, the proposed method showed certain accuracy even with the small training data.

(日) TwitterなどのSNSにおいて,簡潔に個人の思いや意図を伝えるために省略表現や顔文字表現を多用する場面が増加している.こうした表現は,その多くが形態素解析などの既存の辞書に登録されておらず未知表現として解析される.そのため,テキストマイニングにおける評判分析の精度向上の障壁となることが考えられる.また,こうした未知語のクラスタリングに文脈を用いる方法が主流であるが,その多くが分かち書き処理を前提としているため,若者言葉のような未知表現の分割誤りに弱いという欠点がある.本論文では,未知表現が分割誤りを起こす場合においても適切な文脈を取得し,そこから感性を推定する手法を提案する.また,取得した文脈ベクトルは膨大な次元数に上るため,低次元で簡潔な表現として感性語との共起をもとに素性ベクトルを生成する手法を提案する.提案手法の評価実験の結果,分割誤りが生じる若者言葉に対し,分割誤りが生じない若者言葉と同等の感性推定精度が得られることが明らかになった.

キーワード 推奨
  1. (英) slang / (日) 俗語
  2. (英) microblog / (日) マイクロブログ
  3. (英) Twitter / (日) ツイッター
  4. (英) affective computing / (日) 感情計算
  5. (英) sensibility classification / (日) 感性分類
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC2015)
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 ---
都市 必須
年月日 必須 2015年 10月 初日
URL 任意
DOI 任意 10.1109/CompComm.2015.7387618    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意 2-s2.0-84963939887
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意