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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-05-27 15:31 ［ポスター講演］Performance Evaluation of Twitter Classification on Pre-Trained Model by Word Embeddings ○Haruki Kimura・Incheon Paik（UoA）  SC2022-15 |
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| 抄録 | （和） | インターネットは、現代社会がこれなしには成り立たないほど、社会インフラとして活用されています。インターネットの発展とともに、Web上にもさまざまなデータが蓄積されてきました。ここで注目したいのは、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）です。現代は誰もが情報を発信できる時代ですが、SNSで個人が発信する情報には、さまざまな感情が含まれています。この情報を分析できれば、さまざまなことに応用できます。今回は、Twitterから収集したデータを使って、感情の分析を行います。2018年、GoogleからBERTという自然言語処理モデルが公開されました。以前の研究では、BERTとそれ以前の手法を比較し、BERTがTwitterの感情を効果的に分析することが示されました。 本研究では、既に事前学習済みのモデルを用い、バッチサイズとデータサイズを変えて精度を比較しました。その結果、バッチサイズとデータサイズを小さくすることで、先行研究よりも良い結果を得ることができました。 |
| （英） | The Internet is used as social infrastructure to such an extent that modern society would not be possible without it. With the development of the Internet, various data has been accumulated on the Web. What I would like to focus on here are social networking services. Today, we live in an age where everyone can send out information, and the information sent out by individuals on SNS contains a variety of emotions. If we can analyze this information, we can apply it to various things. We will use the data collected from Twitter to analyze emotions. In 2018, a natural language processing model called BERT was released by Google. A previous study compared BERT with earlier methods and showed that BERT effectively analyzes Twitter sentiment. In this study, we use a model that has already been pre-trained and compare the accuracy by changing the batch size and data size. As a result, we were able to get better results than the previous study by reducing the batch size and data size. |
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| キーワード | （和） | 自然言語処理 / Twitter / 感情分析 / BERT / / / / |
| （英） | natural language processing / Twitter / sentiment analysis / BERT / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 50, SC2022-15, pp. 88-92, 2022年5月. | |
| 資料番号 | SC2022-15 | |
| 発行日 | 2022-05-20 (SC) | |
| 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 | SC2022-15 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
| 開催期間 | 2022-05-27 - 2022-05-27 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | サービス化するAI技術とDX, 一般 |
| テーマ（英） | AI Service and Digital Transformation, and general topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SC |
| 会議コード | 2022-05-SC |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Evaluation of Twitter Classification on Pre-Trained Model by Word Embeddings |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自然言語処理 / natural language processing |
| キーワード(2)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(3)（和/英） | 感情分析 / sentiment analysis |
| キーワード(4)（和/英） | BERT / BERT |
| 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） | 木村 春樹 / Haruki Kimura / キムラ ハルキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： UoA) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白 寅天 / Incheon Paik / ペク インチョン |
| 第2著者 所属（和/英） | 会津大学 (略称： 会津大) University of Aizu (略称： UoA) |
| 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 | 2022-05-27 15:31:00 |
| 発表時間 | 3分 |
| 申込先研究会 | SC |
| 資料番号 | SC2022-15 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.50 |
| ページ範囲 | pp.88-92 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-05-20 (SC) |
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