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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-09-08 13:10 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・笹原和俊（名大）  NLC2017-26 |
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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． |
| （英） | (Advance abstract in Japanese is available) | |
| 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 / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 207, NLC2017-26, pp. 59-64, 2017年9月. | |
| 資料番号 | NLC2017-26 | |
| 発行日 | 2017-08-31 (NLC) | |
| 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 | NLC2017-26 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2017-09-07 - 2017-09-08 |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2017-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 / |
| 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） | 余 岳 / Take Yo / ヨ タケ |
| 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/ヨミ） | 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-09-08 13:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2017-26 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.207 |
| ページ範囲 | pp.59-64 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-08-31 (NLC) |
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