話題に対する多様な感情に基づくWebページ検索システム

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  • Web Search System Based on Multiple Sentiments for a Topic

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特定の話題に対する感情は情報発信者によって異なるため，その話題の検索結果には様々な感情で書かれたWebページが混在する．また，話題に対する情報発信者の感情は1つとは限らないため，複数の感情を持って書かれたWebページが存在する．Webページに含まれている情報発信者の感情は読み手が受ける印象に影響を与えるため，特定の感情で書かれたWebページばかりが提示されると話題に対する多様な感情を把握できず，読み手はその話題について偏った印象を持ってしまう．本論文では，検索ワードに対する情報発信者の感情の多様性を考慮したWebページ検索・提示システムを提案する．本システムでは，まず，検索ワードで検索されたWebページにおける情報発信者の感情を取得するために，既存の感情辞書を用いて3軸（軸1：「楽しい ⇔ 悲しい」，軸2：「うれしい ⇔ 怒り」，軸3：「のどか ⇔ 緊迫」）に基づく感情値を算出する．次に，話題に対する情報発信者の感情を網羅するようなWebページを検索するために，特定の感情を有するWebページから抽出した補間語を用いて再検索する．最後に，検索結果として3次元の感情マップとして感情の分布を可視化する．提案手法の有用性を検証するために，既存手法と提案手法による検索結果の感情分布の相対的な広がりを比較評価する．また，抽出した検索ワードの話題性および感情値の適合性，ならびに再検索結果から取捨選択し統合した検索結果の適合性を評価する．

There are lots of Web pages written with various sentiments of writers in retrieval results for a topic. Thus, some Web pages are written with multiple sentiments. Generally, writers' sentiments included in Web pages affect readers' understanding for a topic. Therefore, if Web pages written with specific sentiment are provided to a user, s/he cannot grasp multiple sentiments about the topic and gets the biased impression. In this paper, we present a Web search system based on multiple sentiments for a topic. In order to extract writer's sentiments in respective Web pages related to a keyword, we compute a sentiment value based on three sentiment scales (happy ⇔ sad, glad ⇔ angry, peaceful ⇔ strained) using a sentiment dictionary. Next, we extract additional keywords related to multiple sentiments and re-retrieve Web pages. Then, we generate three sentiment graphs by mapping the Web pages based on their sentiment values and visualize their sentiment distribution. In the experiment, we evaluate multiplicity of sentiments included in Web pages searched by our proposed method. In addition, we show experimental results about precisions of sentiments and topics of the Web pages.

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