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J-GLOBAL ID：201702278141424103   整理番号：17A1255909

ツィートの感情レベル計算における明示的皮肉処理ビッグデータアプローチ【Powered by NICT】

Explicit sarcasm handling in emotion level computation of tweets - a big data approach

著者 (2件)： Archana R. (Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering, Guindy, Anna University, Chennai, India) ,  Chitrakala S. (Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering, Guindy, Anna University, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCT  ページ： 106-110  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ツイッタのようなソーシャルメディアは種々のトピックスについての意見を共有するためのプラットフォームを利用している運転者の感情への重要な窓を提供した。世界人口の約79%が種々のトピックスについての彼らの意見を表現するためにソーシャルメディアを使用した。電子商取引サイト,健康部門,災害管理活動,などのような様々な市販組織はユーザの意見と選好に関する有用な見解を分析し得て,社会的影響,情報拡散モデル化,感情解析などを決定するような種々の目的のための分析の結果を使用するためのツイッターの感情レベルを計算するために望む可能性がある。感情レベル極性を計算するための既存のツールは,ツイートのような短いテキストに存在する最も主に皮肉を考慮していない。本論文では,与えられた日に,各ツイッターの感情レベルを計算するためのビッグデータ手法を示し,ツイートにおける明確な皮肉の取扱いで済んだ。目標は効率的であり,同時に,ツイートにおける感情レベルを計算するためのスケーラブルなアプローチを提供することである。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *電子商取引
準シソーラス用語： *ビッグデータ ,  社会的影響 ,  ソーシャルメディア ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 感情 ,  計算 ,  ビッグデータ