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アイテム
候補者へのリプライテキストの感情度を考慮した国内選挙予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210598
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2105986284cd86-fa6c-4e86-bf6e-b089da79ddbc
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-IFAT21142002.pdf (797.4 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-03-19 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 候補者へのリプライテキストの感情度を考慮した国内選挙予測 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Japanese Election Prediction Considering Sentiment Values of Reply Texts to Candidates | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | SNSと予測・推薦 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 岩手大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 株式会社コスモ・コンピューティングシステム | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 岩手大学理工学部 | ||||||||||||
| 著者名 |
細川, 祐生
× 細川, 祐生
× 沖本, 吉生
× 張, 建偉
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 現在，ウェブ上の情報を用いて選挙結果の予測をする研究が行われている．本研究では，既存手法に対して候補者のTwitterアカウントへのリプライテキストの分析を元にリプライ数と感情度を特徴量として加え，その有用性の評価とより高い汎化性能をもつモデルの構築を試みた．2019 年参議院議員選挙を対象に行った評価実験の結果として，F 値は既存手法と比べて高い数値となり，リプライテキストと感情分析を用いた手法を利用することは選挙予測において有用であることが示された． | |||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | Studies that predict election results using information on the Internet is being conducted currently. In this paper, we added the number of replies and sentiment values as features to the previous method, based on the analysis of reply texts to Twitter accounts of candidates, and we built models that have higher generalization performance and evaluated those usability. As a result of evaluation experiment conducted for Japanese general election in 2013, F-measure was shown to be higher than the previous method, consequently, it indicated that using our method consising of reply texts and sentiment analysis is useful for election prediction. | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10114171 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT） 巻 2021-IFAT-142, 号 2, p. 1-6, 発行日 2021-03-19 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8884 | |||||||||||
| 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 | |||||||||||
