Morikawa Laboratory

ソーシャルメディアにおける感情分析

ソーシャルメディアにおける感情分析 image ソーシャルネットワーク上のストリームデータに含まれる単語から感情を解析することで,マーケティングや実空間におけるイベントの推定など,多様なアプリケーションへの利用が期待される.本研究は,マイクロブログのメッセージに含まれる感情を検出して,メッセージをポジティブ・ネガティブ・ニュートラルに分類することを目的とする.感情分析においては,ボットやスパムにより繰り返して投稿されるメッセージの影響を除去しなければいけない.ペアごとの類似度に基づく手法も提案されているが,処理コストが高いという問題を有する.これに対して,本研究では,「ユーザの多様性」に着目する.ボットやスパムのメッセージに含まれる単語は,特定の少数ユーザのみが頻繁に用いていることに着目した手法である.ユーザの多様性が低い単語をペナライズすることで,ボットやスパムの影響をより少ない処理コストで除去することができる.あわせて,感情分類の高精度化を目指した半教師付き学習手法の検討も行なっている.

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