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J-GLOBAL ID：201702231501625049   整理番号：17A1386478

マイクロブログにおける感情分類のためのパーソナリティベース精密化【Powered by NICT】

Personality-based refinement for sentiment classification in microblog

著者 (5件)： Lin Junjie (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Mao Wenji (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Mao Wenji (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China) ,  Zeng Daniel D. (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Zeng Daniel D. (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 132  ページ： 204-214  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロブログ情報を共有し,意見を表現する人々のための最も広く使用されているソーシャルメディアの一つとなっている。ソーシャルネットワークにおける高速伝搬情報として,ユーザ生成コンテンツに含まれる公共感情を分析し,理解することは,多くの分野で有益であり,社会的管理,ビジネス,公共セキュリティのような応用に適用した。感情分析に関する大部分の以前の研究は,異なるユーザによりツイートの区別をしないと人の多様な単語使用を無視している。者の特定のグループによって使用されているいくつかの感情表現として,対応するテキスト感情特徴は,分析過程でしばしば無視されてきた。一方,以前の心理学的知見は,人格は,人々が書くと話す方法影響し,同じ性格特性を持つ人々は,類似した感情表現を選択する傾向があることを示唆していることを示した。これに触発され,本論文では,性格特性に基づくマイクロブログにおける感情分類を容易にする方法を提案した。この目的のために,筆者らは最初に最もよく研究されたパーソナリティモデル,ビッグ五モデルに基づいてユーザの性格特性を予測するためのルールベース法を開発した。より効果的ではなく,広く使用されている感情特徴を活用するために,異なる性格特性によってグループ化されたそれらの特徴を抽出し,個性的感情分類器を構築した。に基づく伝統的なテキスト特徴と個性的感情分類を統合するためにアンサンブル学習戦略を採用した。中国のマイクロブログデータセットに関する実験的研究は,伝統的および最新の感情分類器の性能を微細化に提案手法の有効性を示した。著者らの研究は,ソーシャルメディア分析でユーザの個性の役割と感情分類におけるその応用を明確にした初めてのものである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 中華人民共和国 ,  ルールベース ,  セキュリティ ,  予測 ,  *心理学 ,  単語
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  性格特性 ,  テキスト ,  感情表現 ,  感情分析 ,  社会的ネットワーク ,  ソーシャルメディア ,  *感情分類 ,  *マイクロブログ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 感情分類 ,  ソーシャルメディア分析 ,  人格予測 ,  ビッグ5--模型

分類 (2件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： マイクロブログ ,  感情分類 ,  パーソナリティ ,  精密化