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マイクロブログ中のリスクコミュニケーションに関する有益な意見を自動的に抽出する手法の提案と評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/103112
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1031127c9f19ea-7e2e-4c2d-8771-c4f194dbe5e8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL5509022.pdf (742.0 kB)
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Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2014-09-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | マイクロブログ中のリスクコミュニケーションに関する有益な意見を自動的に抽出する手法の提案と評価 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Proposal and Evaluation of Automatic Extraction Method of Useful Opinion for Risk Communication from Micro-blogging | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | [特集：新しいリスクに対応するコンピュータセキュリティ技術] 意見分類，マイクロブログ，動向分析，合意形成，Social-MRC | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京電機大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京電機大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京電機大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京電機大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki Uniersity | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki Uniersity | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki Uniersity | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki Uniersity | ||||||||
| 著者名 |
安藤, 駿
猪瀬, 裕介
増田, 英孝
佐々木, 良一
× 安藤, 駿 猪瀬, 裕介 増田, 英孝 佐々木, 良一
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| 著者名(英) |
Hayaki, Ando
Yusuke, Inose
Hidetaka, Masuda
Ryoichi, Sasaki
× Hayaki, Ando Yusuke, Inose Hidetaka, Masuda Ryoichi, Sasaki
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 近年，テレビ番組やWEB放送などでTwitterなどを用いて視聴者の意見を取得し反映するケースが多い．このような場合にはリアルタイムで有益な意見を抽出し，放送に活かすことが望ましい．著者らが開発中のITリスク問題に関する合意形成支援システムSocial-MRCにおいても，数千人規模の参加者の合意形成を支援するためにUSTREAMを用いて放送し，Twitterを改良したものを用いて意見の収集を図っている．しかし意見の数が膨大になり，人の力だけでリアルタイムに意見を分類することは困難である．そこで自動的に有益な意見を抽出する必要があるが，放送を見ながら実時間で意見を記入する場合は，Twitterに限らず投稿される意見は短い文章が多く自然言語処理だけでは満足な結果を得ることが難しい．一般的に機械学習の素性として名詞を用いることが多いが，名詞は議論の内容に依存することが多く，学習時には出てこなかった未知の話題を含む有益な意見が出てくることも多い．このような問題を解決するため，投稿者に選択してもらった意見の対象および意見の種類の項目を素性として用いるとともに未知の名詞の出現頻度を素性に用いるMAUOS方式を開発した．この方式をSocial-MRCを用いた「青少年への情報フィルタリング問題」の合意形成に適用することによって，短い文章において新しい傾向を持つ意見を高い精度で分類することができたので報告する． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Discussion using Twitter on the Internet for TV programs or WEB broadcasting is performed widely in nowadays. Useful opinions extracted from the discussion in real time should be used in broadcast. However there are many cases that several thousand participants attend the discussion. Social-MRC which we are developing has the function to collect opinions using the improved Twitter for the support of the formation of the discussion of several thousand stakeholders who are watching Ustream. However it is difficult to classify the enormous opinions only in human hands. Although there is a demand that a computer extracts useful opinions automatically, it is difficult for only the natural language processing to analyze the short sentence posted to twitter. General' words are included in the feature of the machine learning. Although the set of words depend on the argument, useful opinion including unknown topics which did not appear at the time of learning phase. We developed the method maned MAUOS using appearance frequency of unknown words and opinion target and type which a contributor can choose. We report this method and the applied result for obtaining consensus for “Information filtering problem for children” using Social-MRC. This result shows that this method can classify the short sentence opinion correctly even if the sentence includes new tendency. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 55, 号 9, p. 2149-2158, 発行日 2014-09-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||
