| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-06-25 |
| タイトル |
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タイトル |
コメントを利用した炎上動画検出に関する検討 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ウェブサービス |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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九州大学大学院システム情報科学研究院 |
| 著者所属 |
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九州大学大学院システム情報科学研究院 |
| 著者所属 |
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九州大学情報基盤研究開発センター |
| 著者名 |
堺, 雄之介
竹内, 幹太
伊東, 栄典
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| 著者名(英) |
Yunosuke, Sakai
Kanta, Takeuchi
Eisuke, Ito
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，SNS での誹謗中傷やいじめ，それを原因とする自殺が問題になっている．動画サービスでも，視聴者が投稿するコメントが荒れ，誹謗合戦になることも発生している．本研究では，機械学習による動画サイトにおけるコメントが誹謗中傷状況にあることの検出を目指す．対象とする動画サイトは YouTube を想定している．コメントが荒れている動画を人力で見つけ，そのコメントデータを正例とする．また荒れていない一般動画のコメントを負例とする．これらのデータを機械学習に適用して炎上状態発見器を作る．機械学習を適用するには，対象のベクトル化と，判別アルゴリズムが重要である．本論文では，コメント収集手法，コメントの炎上判定，ベクトル化，アルゴリズムについて，検討内容を報告する． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In recent years, cyber slander, cyberbullying and comments flaming have become serious problems on SNS and video services such as YouTube. There are few cases of suicide caused by them. In this paper, we study flaming detection methods using document classification and machine learning. The target video service is YouTube. At first, we will manually find flaming comment threads in YouTube, and use them as positive training data. We also select comments thread which isn't flaming, and use them as negative training data. Apply these data to machine learning to create a flaming detector. In order to apply machine learning, it is important to vectorize target data, and to find appropriate classification machine learning algorithms. In this paper, we report how to collect YouTube comments, how to select comments flaming, and vectorization of comments. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS）
巻 2021-ICS-203,
号 9,
p. 1-5,
発行日 2021-06-25
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ICS21203009.pdf (553.6 kB)
