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Distant Supervisionによる感性トピックの抽出

近年、インターネット上で個人が自由に情報発信を行うソーシャルメディアが急速に拡大している。ソーシャルメディアではさまざまな事柄に対する個人の意見が述べられており、世間一般の関心を調べるうえで貴重な情報源となる。本稿では、このソーシャルメディアから感性トピックを自動的に抽出する手法を提案する。
テキスト集合を分析する手法として、語の確率分布をトピックとして抽出するトピックモデリングと呼ばれる手法が知られている。提案手法では、トピックモデリング手法にdistant supervisionの考えを導入することにより、感性トピックの抽出が低コストで実現できることを示す。

執筆者

  • 三浦 康秀
    研究技術開発本部 コミュニケーション技術研究所
  • 大熊 智子
    研究技術開発本部 コミュニケーション技術研究所
  • 服部 圭悟
    研究技術開発本部 コミュニケーション技術研究所
  • 増市 博
    研究技術開発本部 コミュニケーション技術研究所

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