半教師あり学習を用いた要望ツイートの抽出手法の評価

• 川島, 崇秀

• 佐藤, 哲司

• 神門, 典子

抄録

情報発信，情報共有ツールとして定着している SNS の一つである Twitter 上では，製品やサービ スに関する口コミが日々大量に投稿されている.このため，Twitter 上の投稿を企業のマーケティング活動に活かそうという試みが注目されている．本研究では，Twitter 上に投稿される口コミの中でも消費者 のニーズを直接的に示す要望に注目し，Twitter から要望を含む投稿を抽出する手法を提案し，実装 ・ 評価を行う．ツイートには文法的に崩れた表現や多様な文章表現が多く存在することから，従来の辞書ベースの手法では抽出できる要望に限界があった．そこで，要望を含む投稿の抽出に教師あり機械学習のアルゴリズムである SVM を適用するとともに，学習データの収集に半教師あり学習の一つである Distant Supervision の適用を試みた．ソーシャルゲームに関する口コミ情報を対象として，適合率 ・ 再現率 ・ F 値を用いて従来手法との比較を行った結果，提案手法の有効性が確認されたので報告する．

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2016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2016論文集 2016 38-43, 2016-07-06

詳細情報

• CRID: 1050292572147086848
• NII論文ID: 170000173980
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00177075/
• 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