@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00145890,
 author = {岡村, 康行 and 湯本, 高行 and 新居, 学 and 上浦, 尚武},
 issue = {9},
 month = {Nov},
 note = {本研究ではソーシャルネットワーキングサービス （SNS） に着目し，ページに言及しているツイートの印象を，半自動的に収集した学習データを用いて Support Vector Machine により推定する．SVM では大規模な学習データが必要であるが，人手でのラベル付けは多大な労力を要する．そこで，本研究では SNS で利用されているタグをソーシャルタグとし，ソーシャルタグを用いて学習データを収集する．ソーシャルタグとして Twitter のハッシュタグとソーシャルブックマークサービス （SBM） のタグについて検討を行った．その結果，印象を表しているタグが頻繁に使われている SBM のタグを用いることにする．SBM のコメントに対し，タグを基に教師信号を付与したデータを学習データとして分類器を構築し，ツイートの印象の推定を行う．対象とする投稿はポジティブ，ネガティブだけではなく，ポジティブと分類されたコメントは，さらに娯楽目的かそれ以外かに分類し計 3 種類のクラスに分類する．},
 title = {ソーシャルタグを用いたツイートの印象の推定},
 year = {2015}
}