二段階抽出法を用いた実生活Tweetのマルチラベル分類

• 山本修平

• 佐藤哲司

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• マイクロブログとSNS

抄録

身近な出来事や感心事を投稿し共有するTwitter 上には，食事や交通，災害，気象など，様々な生活の局面で有益なTweet が数多く投稿されている．本研究では，これらのような有益なTweet を抽出するために，二段階抽出法を用いたマルチラベリングを提案する．第一段階では，大量のTweet に対して教師データを必要としないLDAを用いてトピックを抽出し，第二段階では，ラベル付けされた少量のTweet を用いてトピックと局面の対応関係を構築する．未知のTweet に対して局面毎にスコアを算出し，スコアの分布の平均と標準偏差を用いて閾値を決定し，スコアが閾値を超えた複数の局面を動的に付与する．プロトタイプシステムを実装・評価を行い，未知のTweet に対して複数の局面を柔軟に付与できることを明らかにした．

収録刊行物

• マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集

  マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集 2013 64-71, 2013-07-03

キーワード

• グループウェア

詳細情報

• CRID: 1050574047079223680
• NII論文ID: 170000079784
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00097117/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles
  • KAKEN