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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-07-29 09:25 Sarcasm Detection -- How to Identify Sarcastic Statements in Twitter -- ○Mondher Bouazizi・Tomoaki Ohtsuki（Keio Univ.）  ASN2015-21 |
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| 抄録 | （和） | Sarcasm is a special form of speech by which the person conveys implicit information, within the message he transmits. Sarcasm is widely used in social networks and microblogging websites such as Twitter, where people criticize or give remarks in a way that makes it difficult even for humans to tell if what is said is what is meant. Recognizing sarcastic statements can be very useful to improve automatic sentiment analysis of data collected from the net. It helps also enhance the efficiency of after-sales services by understanding the real intentions and opinions of consumers when browsing their feedback or complaints. In this article we propose a method for sarcasm detection in Twitter. We identify the different types of sarcasm used in social networks. We propose four sets of features that cover these types of sarcasm, and that will be used to classify tweets into sarcastic and non-sarcastic. We evaluate the performances of our approach. We study the importance of each set of features and evaluate its importance in the classification. |
| （英） | Sarcasm is a special form of speech by which the person conveys implicit information, within the message he transmits. Sarcasm is widely used in social networks and microblogging websites such as Twitter, where people criticize or give remarks in a way that makes it difficult even for humans to tell if what is said is what is meant. Recognizing sarcastic statements can be very useful to improve automatic sentiment analysis of data collected from the net. It helps also enhance the efficiency of after-sales services by understanding the real intentions and opinions of consumers when browsing their feedback or complaints. In this article we propose a method for sarcasm detection in Twitter. We identify the different types of sarcasm used in social networks. We propose four sets of features that cover these types of sarcasm, and that will be used to classify tweets into sarcastic and non-sarcastic. We evaluate the performances of our approach. We study the importance of each set of features and evaluate its importance in the classification. | |
| キーワード | （和） | Twitter / sarcasm detection / sentiment analysis / / / / / |
| （英） | Twitter / sarcasm detection / sentiment analysis / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 162, ASN2015-21, pp. 7-12, 2015年7月. | |
| 資料番号 | ASN2015-21 | |
| 発行日 | 2015-07-22 (ASN) | |
| 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 | ASN2015-21 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC ASN RCS NS SR |
| 開催期間 | 2015-07-29 - 2015-07-31 |
| 開催地（和） | JA長野県ビル |
| 開催地（英） | JA Naganoken Bldg. |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Wireless Distributed Network, M2M: Machine-to-Machine, D2D (Device-to-Device)，etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ASN |
| 会議コード | 2015-07-RCC-ASN-RCS-NS-SR |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sarcasm Detection |
| サブタイトル（英） | How to Identify Sarcastic Statements in Twitter |
| キーワード(1)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(2)（和/英） | sarcasm detection / sarcasm detection |
| キーワード(3)（和/英） | sentiment analysis / sentiment analysis |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | Mondher Bouazizi / Mondher Bouazizi / |
| 第1著者 所属（和/英） | Keio University (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Tomoaki Ohtsuki / Tomoaki Ohtsuki / |
| 第2著者 所属（和/英） | Keio University (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-07-29 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ASN |
| 資料番号 | ASN2015-21 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.162 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-07-22 (ASN) |
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