@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219989,
 author = {高橋, 陸 and 牛尼, 剛聡},
 issue = {36},
 month = {Sep},
 note = {近年 SNS の普及に伴い，ユーザが興味のあるトピックに関する情報収集を行う際に SNS を用いることが一般化した．SNS を用いた情報収集では，リアルタイムで更新される情報や投稿者から直接意見が得られるなどの利点がある．一般的に SNS を用いて情報収集する際，対象とするトピックに関連する単語をキーワードとして検索を行うキーワード検索を用いる．しかし，SNS はユーザが個別に投稿を行うため情報の整理が行われておらず，同一のトピックに関する投稿であっても含まれるキーワードが一致していない場合が多い，そのため，SNS から特定のトピックに関する意見や反応を網羅的に検索するのは困難である．本研究では，Twitter 上に投稿されたニュース記事とそれに対するリプライに着目し，機械学習を用いてニュースとリプライの関係の学習を行うことで，ニュースに対するリプライをもとにした社会的反応の特徴を抽出する手法を提案する．本手法では，ニュース記事とリプライの文章ベクトルから，同一ニュースに関する投稿の文章ベクトルの類似度が高くなるよう学習を行うことで，投稿から類似度の高いニュースを求め，ユーザが興味を持ったニュースに関連する情報を提示することで情報収集を支援する．},
 title = {Sentence-BERTを利用したSNS上のリプライに基づいたニュース特徴の抽出と可視化},
 year = {2022}
}