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J-GLOBAL ID：201602220876558219   整理番号：16A0269004

転移学習を用いたSNSにおける感情分析の精度向上と炎上検知への応用

Improving the Accuracy of Sentiment Analysis of SNS Comments Using Transfer Learning and Its Application to Flaming Detection

著者 (5件)： 吉田舜 (神戸大学大学院工学研究科) ,  北園淳 (神戸大学大学院工学研究科) ,  小澤誠一 (神戸大学大学院工学研究科) ,  菅原貴弘 ((株)エルテス) ,  芳賀達也 ((株)エルテス)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 136  号： 3  ページ： 340-347 (J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  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： 転移学習を用いたSNSにおける感情分析の精度向上,およびその炎上検知への応用について提案した。SNSでの炎上による企業評判の毀損を最小限に抑えるには,炎上発生を迅速に検知し,謝罪等の適切な行動をとることが重要である。しかし,SNSコメントの監視作業は人的コストが高いので,自動的に炎上検知できるシステムが望まれている。SNSコメントの感情極性判定に関する研究も盛んにおこなわれているが,先行研究では,「単語とその感情極性はコメントの分野毎に異なる」,「リツイートにより,同じ内容のコメントが繰り返し投稿される」といった特性を考慮していない。本稿では,複数の異なる分野での学習データを用いる転移学習を導入して,SNSに投稿されるコメントの感情極性がネガティブか否かの判定をおこなった。また,ネガティブコメントの時間推移を監視し,炎上検知をおこなった。実験結果より,提案手法の有効性を確認した。

シソーラス用語： *情報ネットワーク ,  情報サービス ,  感情 ,  *機械学習 ,  Web【情報システム】
準シソーラス用語： *SNS ,  感情分析 ,  *転移学習 ,  ツイッター

分類 (1件)： 情報サービス  (AC08000K)

引用文献 (19件)：

• (1) P. D. Turney: “Thumbs up or thumbs down?: semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews”, Proceedings of the 40th annual meeting of the association for computational linguistics, pp. 417-424, Philadephia, Pennsylvania, USA (2002)
• (2) B. Pang, L. Lee, and S. Vaithyanathan: “Thumbs up?: sentiment classification using machine learning techniques”, Proceedings of the ACL-02 conference on Empirical methods in natural language processing-Volume 10, pp. 79-86, Philadephia, Pennsylvania, USA (2002)
• (3) 松本和幸・任福継:「感情推定における若者言葉の影響」,言語処理学会第17回年次大会発表論文集,pp. 846-849 (2011)
• (4) A. Go, R. Bhayani, and L. Huang: “Twitter sentiment classification using distant supervision”, CS224N Project Report, Stanford, pp. 1-12 (2009)
• (5) A. Pak and P. Paroubek: “Twitter as a corpus for sentiment analysis and opinion mining”, Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation, pp. 1320-1326, Valletta, Malta (2010)

タイトルに関連する用語 (5件)： 転移学習 ,  SNS ,  感情分析 ,  精度向上 ,  応用