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(NHK) NLC2019-4 |
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 |
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NLC2019-4 |