Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-09-22 |
タイトル |
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タイトル |
単語の分散表現に基づく流行語分析 |
言語 |
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言語 |
jpn |
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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九州大学情報基盤研究開発センター |
著者名 |
堺, 雄之介
伊東, 栄典
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著者名(英) |
Yunosuke, Sakai
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 |
Twitter 等の SNS や,利用者が動画や小説等を投稿する CGM では消費者の生の声が反映される.そのため,消費者の嗜好や流行の分析対象に適している.流行語の抽出手法として単純に文書中の単語出現頻度を用いる手法や,流行語抽出対象とする期間と,その前の期間での出現頻度の差分を取る手法がある.本研究では流行語抽出の新たなアプローチとして,単語の類似語に注目した手法を提案する.また提案手法を可視化する流行語分析ツールを作成した.実際に「syosetu.com」の小説メタデータ群に,提案手法とツールを適用した.本論文では,提案手法,ツール,および適用結果について述べる. |
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 |
Social networking services such as Twitter, and CGMs (Consumer Generated Medias) are reflecting the real voices of consumers. Therefore, they are suitable for the analysis of consumer preferences and trends. There are two methods of extracting popular words: one is to simply use TF (term frequency) of occurrence of the words in the document, and the other is to take the difference of TF between a paticulary period and the next period. In this study, we propose a new approach to extracting popular words by focusing on the similarity of words. We also developed a buzzword analysis tool to visualize the proposed method. We actually applied the proposed method and tools to the novel metadata group on ”syosetu.com”. In this paper, we describe the proposed method, tools, and results of the application. |
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 |
AN10505667 |
書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)
巻 2020-MPS-130,
号 6,
p. 1-8,
発行日 2020-09-22
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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 |
2188-8833 |
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 |