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J-GLOBAL ID:201502214941131971   整理番号:15A0623067

半教師ありトピックモデルにより選択した地域特徴語を用いたTwitterユーザの生活に関わる地域の推定

Estimation of Twitter User’s Life-area Using Area Related Terms Selected by Semi-supervised Topic Model
著者 (2件):
資料名:
巻:号:ページ: 1-13 (WEB ONLY)  発行年: 2014年09月26日 
JST資料番号: U0476A  ISSN: 1882-7799  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Twitterにおいて,ユーザの生活に関わる地域は,社会行動の分析において重要な属性の1つであるが,プロファイルに明示的に記述されていることは少ない。本研究では,Twitterユーザを対象として,半教師ありトピックモデルを利用した地域特徴語の選択に基づく,生活に関わる地域属性の推定手法を提案する。本研究では,半教師ありトピックモデルにより地域に特徴的な語を選択する。具体的には,地域情報サイトから収集した地域特徴語を含むツイートを教師データとした,半教師ありトピックモデルにより,地域に特徴的なトピックを抽出する。そして,トピックから選定した地域特徴語を使用し,ツイートごとに地域ラベルを付与する。各ユーザの生活に関わる地域は,ユーザのツイートに割り当てられた地域ラベルに基づき推定する。提案手法に基づき,都道府県を,生活に関わる地域の単位とし,16の都道府県を対象として,ユーザの生活に関わる地域の推定実験を行ったところ,精度0.65,再現率0.67,F値0.66の評価値が得られた。(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
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その他の情報処理  ,  人工知能  ,  情報加工一般 
引用文献 (20件):
  • Blei, D.M., Ng, A.Y., Jordan, M.I. and Lafferty, J.: Latent Dirichlet Allocation, Journal of Machine Learning Research, Vol.3, pp.993-1022 (2003).
  • Burger, J.D., Henderson, J., Kim, G. and Zarrella, G.: Discriminating Gender on Twitter, Proc. 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP'11), Edinburgh, Scotland, pp.1301-1309 (2011).
  • Cheng, Z., Caverlee, J. and Lee, K.: You Are Where You Tweet: A Content-Based Approach to Geo-locating Twitter Users, Proc. 19th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM'10), Toronto, Canada (2010).
  • Kim, D., Kim, S. and Oh, A.: Dirichlet Process with Mixed Random Measures: A Nonparametric Topic Model for Labeled Data, Proc. 29th International Conference on Machine Learning, Edinburgh, Scotland (2012).
  • Liu, J.S.: The Collapsed Gibbs Sampler in Bayesian Computations with Applications to a Gene Regulation Problem, Journal of the American Statistical Association, Vol.89, No.427, pp.958-966 (1994).
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