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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-06-22 15:39 LDAを用いたTweets分析による社会的感情の推定 ○大村政博・角所 考・岡留 剛（関西学院大）  DE2013-9 |
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| 抄録 | （和） | 実世界での動向を「リアルタイム」に捉えることを目的として， 感情表現に関係した形容詞を含むtweetsを時間単位で区切り，それを1つの文書とみなして， Latent Dirichlet Allocation(LDA)により， 社会的感情を分析する手法を提案する． その手法では，常識的な社会的感情のほか，直感的には意味が不明確な「感情」も取り出される． ただし，抽出された社会的感情の日々の変動に対する感度が低い． この低感度性を回避すべく，多数の形容詞を代表的少数の形容詞に縮約し，それ以外の語を除いて縮約された形容詞を残して「文書」としLDAを適用する手法を提案する． その手法により抽出される社会的感情の時間的変動に対する感度は縮約なしの分析により抽出される感情よりも高く， 社会的感情を入力とする入力つきARモデルによるDJIA(ダウ平均株価)の予測は， 通常のARIMAモデルによる予測よりも平均予測誤差が小さい． |
| （英） | The method proposed here analyzes the social sentiments from collected tweets that have at least one of 800 sentimental adjectives. By dealing with half-a-day tweets as a document, the method extracts the social sentiments using Latent Dirichlet Allocation (LDA). It captures some sentiments that match our daily sense, although some do not coincide with it. The extracted sentiments, however, indicate lowered sensitivity to changes in time. Using LDA for the representative 72 adjectives to which each of the 800 adjectives maps with preserving the word frequencies permits us to obtain sentiments that show improved sensitivity to changes in time. |
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| キーワード | （和） | LDA / トピックモデル / Twitter / 感情分析 / 自然言語処理 / / / |
| （英） | LDA / Topic modeling / Twitter / Sentiment analysis / Natural language processing / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 105, DE2013-9, pp. 17-22, 2013年6月. | |
| 資料番号 | DE2013-9 | |
| 発行日 | 2013-06-15 (DE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DE2013-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
| 開催期間 | 2013-06-22 - 2013-06-22 |
| 開催地（和） | 青山学院大学アスタジオ |
| 開催地（英） | ASTUDIO, Aoyama Gakuin Univ. |
| テーマ（和） | ソーシャルコンピューティング |
| テーマ（英） | Social Computing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2013-06-DE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LDAを用いたTweets分析による社会的感情の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Social emotion estimation by analyzing tweets using latent Dirichlet allocation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LDA / LDA |
| キーワード(2)（和/英） | トピックモデル / Topic modeling |
| キーワード(3)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(4)（和/英） | 感情分析 / Sentiment analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 自然言語処理 / Natural language processing |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大村 政博 / Masahiro Ohmura / オオムラ マサヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 角所 考 / Koh Kakusho / カクショ コウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡留 剛 / Takeshi Okadome / オカドメ タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-06-22 15:39:00 |
| 発表時間 | 4分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2013-9 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.105 |
| ページ範囲 | pp.17-22 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-06-15 (DE) |
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