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J-GLOBAL ID：201802273209021814   整理番号：18A1677140

ビッグデータアプローチを用いたリアルタイムTwitterデータの感情分析【JST・京大機械翻訳】

Sentiment Analysis of Real Time Twitter Data Using Big Data Approach

著者 (3件)： Rodrigues Anisha P (Department of CSE, NMAM Institute of Technology, Nitte) ,  Rao Archana (Department of CSE, NMAM Institute of Technology, Nitte) ,  Chiplunkar Niranjan N (Department of CSE, NMAM Institute of Technology, Nitte)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSITSS  ページ： 1-6  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： オンラインソーシャルメディアは,一度意見を共有するためにグローバルに関する重要なプラットフォームである。人々は,それらの意見を伝えることが容易であるので,オンラインソーシャルメディアのために,毎日の基礎に関する進行中の傾向についての最新の知識を持つようになっている。Twitterは,最大で有名なオンラインソーシャルメディアの一つであり,様々な話題において毎日多数のツイートを得ている。この膨大な量の生情報は,著者らのニーズと処理に応じて,社会,産業,経済,あるいは政府のアプローチに使用できる。Hadoopは,並列にデータの膨大な集合を処理するので,twitterデータを分析するための最良のツールである。twitterは様々な話題について様々な意見を含んでいるので,顧客行動を知るためにこれらの意見を分析する必要がある。Hadoopとその生態系を用いて解析を行い,各ピンセットの極性を知った。本論文では,Bigデータアプローチを用いて,twitterから集められたツイートについて,効果的に感情分析を行う方法を検討した。著者らは,Haoop分散ファイルシステム(HDFS)への進行中の旅行者データにApache Flumeを使用した。ブタスクリプトは,生の入れ子を入れたtットデータからピンセットを抽出するために書かれている。辞書ベースの方法を感情分析に使用し,ツイートを正,負,中立の3つのグループに分類した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *生態系 ,  極性
準シソーラス用語： 旅行者 ,  Hadoop分散ファイルシステム ,  分散ファイルシステム ,  ピンセット ,  Hadoop ,  ソーシャルメディア ,  オンライン ,  *感情分析 ,  *実時間 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： リアルタイム ,  Twitter ,  感情分析