過去時制による評価表現に着目したテレビ視聴における意見対象の抽出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-05-07
• タイトル: 過去時制による評価表現に着目したテレビ視聴における意見対象の抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Opinion Target Extraction for TV Viewers' Spontaneous Messages based on Sentiment Terms in Past Tense
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 株式会社リクルートスタッフイング
• 著者所属: NHK放送技術研究所
• 著者所属: NHK放送技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RECRUIT STAFFING CO.,LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Science & Technology Research Laboratories, NHK
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Science & Technology Research Laboratories, NHK
• 著者名: 木下, 奈々恵; 小早川, 健; 松井, 淳
• 著者名(英): Nanae, Kinoshita; Takeshi, Kobayakawa; Atsushi, Matsui
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: テレビ番組の評判分析では，ツイッターに寄せられる番組に対するツイートを生かす事が近年制作の現場で求められており，とりわけ 「何が」 評価されたのかを正確に抽出し番組の評判分析に用いる事が信頼性の高い分析に不可欠となっている．毎日膨大な量の番組に対するツイートを人手で仕分けるのには限界があり現実的ではない．そのため，意見対象を多く抽出するための普遍性を持った抽出手法が求められている．そこで，本研究では番組に対する意見が述べられているツイートからの意見対象抽出をタスクとする．ここでの意見対象とは番組内容に関連した名詞のこととし，それらを多く抽出する目的で，過去時制を伴う評価語に着目した意見対象抽出手法を提案する．番組内容に関連した名詞の抽出数について，１） 評価語の時制を考慮せず，評価語を含む全てのツイートに着目した手法 ２） 現在・未来時制を伴う評価語を含むツイートのみに着目した手法の ２ つの異なる手法との比較実験を行い，提案手法の有効性を明らかにする．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, spontaneous messages at social networking service (SNS), e.g. Twitter, often reflect individual opinions about socially shared topics, including TV broadcast programs. TV broadcasters have been seeking for such informative text resources, especially for subjective phrases with some opinions to the TV contents. In order to extract such words from the gigantic logs of SNS, particularly specific nouns associated with the TV contents in concern, we propose an opinion target extraction technique based on sentiment terms described in the past tense. Experimental comparisons were performed in terms of the number of extracted nouns, opinion targets, against the following two types of conventional approaches: 1). Opinion target extraction by sentiment terms described in any types of tense, 2). Opinion target extraction by sentiment terms described in present tense or future tense. Experimental results show the effectiveness of our proposed method. We will also mention some possible reasons for those improvements in opinion mining performances.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2015-SPT-13, 号 5, p. 1-6, 発行日 2015-05-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会