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J-GLOBAL ID：201202256827146511   整理番号：12A0413478

不自然言語処理~枠に収まらない「リアルな」言語処理~6 Twitterからの情報抽出-感染症情報と被災文化財情報を例にして-

著者 (2件)： 荒牧英治 (東大) ,  橋本泰一 (東京工大)
資料名： 情報処理  (IPSJ Magazine)
巻： 53  号： 3  ページ： 236-240  発行年： 2012年02月15日 
JST資料番号： G0427A  ISSN： 0447-8053  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Twitterにはユーザの生の声が詰まっており,ある瞬間のユーザの体験や感情を抽出できる。ここではTwitterからインフルエンザなどの疾患の流行と東日本大震災における文化財の被災状況の情報抽出例を紹介した。疾患の流行では,風邪,インフルエンザなどのキーワードを抽出し,GPS情報などからユーザの位置情報を推定した。インフルエンザの患者数のTwitter分析結果とGoogleによるWeb検索結果との比較も報告した。また東日本大震災に関しては,地震直後に多数発信された文化財の被災状況や復興への期待などを調査した結果を報告した。分析には,単なるキーワード抽出を超えた自然言語処理技術の発展が必須である。

シソーラス用語： *言語処理系 ,  自然言語処理 ,  *情報抽出 ,  *位置情報 ,  流行 ,  数 ,  インフルエンザ ,  かぜ ,  情報 ,  感染症 ,  被災
準シソーラス用語： *不自然言語処理 ,  Twitter ,  感染症情報 ,  被災文化財情報 ,  患者数

分類 (3件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  CAI  (JE09000G) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 自然言語処理 ,  言語 ,  Twitter ,  情報抽出 ,  感染症 ,  被災 ,  文化財