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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2022
  4. 2022-DBS-175

コメント投稿者の特徴を考慮した不快ニュースコメント予測の個人化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219988
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/219988
a09feebf-716b-4a56-af3f-ed7ac904477b
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS22175035.pdf IPSJ-DBS22175035.pdf (913.9 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-09-02
タイトル
タイトル コメント投稿者の特徴を考慮した不快ニュースコメント予測の個人化
言語
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
九州大学大学院芸術工学府
著者所属
九州大学大学院芸術工学研究院
著者所属(英)
en
Graduate School of Design, Kyushu University
著者所属(英)
en
Faculty of Design, Kyushu University
著者名 中原, 輝樹

× 中原, 輝樹

中原, 輝樹

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牛尼, 剛聡

× 牛尼, 剛聡

牛尼, 剛聡

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 SNS やニュースサイトを利用してニュース記事を読む際,読者はニュースに対する他者のコメントを読むことができる.読者は他者のコメントを読むことにより,ニュースに対する世論を理解でき,ニュースの全体像の把握に役立つことが多い.しかし,他者のコメントには読者にとって見たくないと感じる不快なコメントが含まれることが多い.本研究では,コメント閲覧時における読者の体験の質を向上させるために,読者にとって不快なコメントの予測を行うことを目的とする.提案手法では,コメントの読者の価値観が多様であることを考慮し,読者が過去に「不快」と評価したニュースコメントの少量のフィードバックをもとに,読者ごとに不快なコメントを予測する.また,ニュースコメントに含まれる単語やトピックに依存しない予測を行うために,コメントの投稿者の特徴を考慮した機械学習モデルによる予測を行う.評価実験の結果,コメント投稿者の特徴を考慮する提案手法は「不快」とされる予測確率が高いコメントを対象とする再現率が低い状況では有効的であることが示された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112482
書誌情報 研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2022-DBS-175, 号 35, p. 1-6, 発行日 2022-09-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-871X
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
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Ver.1 2025-01-19 14:42:27.018502
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