@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219988,
 author = {中原, 輝樹 and 牛尼, 剛聡},
 issue = {35},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}