講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-07-24 13:45
Twitterを用いた社会的感情変化の推定 ○鳥海不二夫(東大)・稲葉通将(電通大) DE2021-11 |
抄録 |
(和) |
本論文では,社会的な感情をTwitterから抽出するため,BERTを用いた新しい感情推定モデルを構築した.
被験者実験によってその精度を評価し,$80~90%$の精度で感情推定に成功し,従来一般に利用されている感情推定手法であるMLAskよりも高い精度を実現した.
また,提案モデルを用いて新型コロナワクチンに対する感情を抽出し分析した.
その結果,時期によってワクチンに対する感情は変化しており,ワクチン接種が増加するにつれポジティブな感情が増加することが明らかにした. |
(英) |
In this paper, we developed a new emotion estimation model using BERT to extract social emotions from Twitter.
The accuracy of the model was evaluated by subject experiments.
The proposed model succeeded to estimate emotions with an accuracy of $80~90%$, which is higher than MLAsk, a commonly used emotion estimation method.
We also extracted and analyzed emotion toward the COVID-19 vaccine using the proposed model.
The results showed that the emotions toward the vaccine changed depending on the period and that positive emotions increased as the number of vaccinations increased. |
キーワード |
(和) |
ソーシャルメディア / Twitter / 感情分析 / 新型コロナ / ワクチン / / / |
(英) |
Social Media / Twitter / Emotion analysis / COVID-19 / Vaccine / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 125, DE2021-11, pp. 58-62, 2021年7月. |
資料番号 |
DE2021-11 |
発行日 |
2021-07-17 (DE) |
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) |
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DE2021-11 |