お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2019-06-21 15:15
感情極性に着目したトレンド情報抽出手法の検討
武井友香宮﨑太郎後藤 淳NHKNLC2019-4
抄録 (和) 放送局では,SNS上で話題となっている出来事を番組の題材として取り上げることが多々ある.話題の情報を効率的に見つけるために,リツイート等の反響件数を参考にする場合もあるが,それらの情報は携帯ゲームや企業広告などに関するものであることが多く,番組制作に不要な情報も多く含まれている.そこで本稿では,反響件数だけでなく,投稿文が示す感情極性に着目する.SNS上の感情は現実の出来事の発生を反映しており, SNS上で話題の情報を抽出する際に有効な指標であると考えられる.放送局内で共有している情報を基に評価した結果,SNS投稿文の感情極性割合を時系列に解析することで,投稿件数のみに着目した手法よりも番組制作に役立つ情報を抽出できることを確認した. 
(英) Acquiring information about trend topics from social media can be useful for broadcasters to make TV program. In order to find trend Tweets and topics efficiently, broadcasters refer to the number of reactions such as “Retweet”. However, Tweets that have a large number of reactions are frequently posted about popular games and campaigns of enterprises. These Tweets are unnecessary to make programs. In this paper, we present a trend extraction method that focus on emotional polarity of Tweet as well as the number of reactions. Because emotional reactions on SNS reflect the occurring of real-world events and should be important for event detection. As a result of evaluation based on information shared in the broadcasting station, we confirm our method that focus on changes in the proportion of emotional polarity can extract Tweet that useful for broadcasters.
キーワード (和) Twitter / 感情分析 / 自然言語処理 / トレンド情報抽出 / / / /  
(英) Twitter / Sentiment Analysis / Natural Language Processing / Trend Detection / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 98, NLC2019-4, pp. 23-28, 2019年6月.
資料番号 NLC2019-4 
発行日 2019-06-14 (NLC) 
ISSN 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 NLC2019-4

研究会情報
研究会 NLC IPSJ-ICS  
開催期間 2019-06-21 - 2019-06-22 
開催地(和) 広島経済大学 立町キャンパス 
開催地(英) Hiroshima University of Economics (Tatemachi Campus) 
テーマ(和) 言語処理・知能システムの社会応用,および一般 
テーマ(英) Application of natural language processing and intelligent systems, and general topic of NLP 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLC 
会議コード 2019-06-NLC-ICS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 感情極性に着目したトレンド情報抽出手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Examination of Trend Extraction Method Focusing on Twitter Emotional polarity 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Twitter / Twitter  
キーワード(2)(和/英) 感情分析 / Sentiment Analysis  
キーワード(3)(和/英) 自然言語処理 / Natural Language Processing  
キーワード(4)(和/英) トレンド情報抽出 / Trend Detection  
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) 武井 友香 / Yuka Takei / タケイ ユカ
第1著者 所属(和/英) NHK放送技術研究所 (略称: NHK)
NHK Science & Technology Research Laboratories (略称: NHK)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 宮﨑 太郎 / Taro Miyazaki / ミヤザキ タロウ
第2著者 所属(和/英) NHK放送技術研究所 (略称: NHK)
NHK Science & Technology Research Laboratories (略称: NHK)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 後藤 淳 / Jun Goto / ゴトウ ジュン
第3著者 所属(和/英) NHK放送技術研究所 (略称: NHK)
NHK Science & Technology Research Laboratories (略称: NHK)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2019-06-21 15:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLC 
資料番号 NLC2019-4 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.98 
ページ範囲 pp.23-28 
ページ数
発行日 2019-06-14 (NLC) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会