| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2023-09-14 |
| タイトル |
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タイトル |
Tweet文中のURLに着目したネット炎上の早期発見 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Early Detection of Flaming using URLs in Tweet Text |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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公立はこだて未来大学大学院システム情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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公立はこだて未来大学システム情報科学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Future University Hakodate |
| 著者所属(英) |
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en |
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Future University Hakodate |
| 著者名 |
齋藤, 慎悟
新美, 礼彦
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| 著者名(英) |
Shingo, Saito
Ayahiko, Niimi
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
YouTube Live で行われる生配信をきっかけとした炎上の事例が増えている．本研究では生配信をきっかけに Twitter で発生する炎上の早期発見を目的とし，Tweet に含まれる URL から炎上を判定しユーザに警告を発信するシステムの提案を行う．具体的には掲示板サイトやまとめサイトなどの URL を炎上のトリガーとして，折原らの手法をもとに web ページから特徴ベクトルを作成し SVM を用いて URL の種類を推定する．未知データに対する評価実験では，すべてのベクトル作成方法について F1 score が 0.7 以上となった． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
The number of flaming cases triggered by live broadcasts on YouTube Live has been increasing. In this study, we propose a system for early detection of flaming on Twitter through live broadcasts, which detects flaming attacks based on UR Ls included in Tweets and sends warnings to users. Our proposed system uses URLs of bulletin broad sites and summary sites as triggers for flaming and estimates the types of URLs using support vector machine based on feature vectors created from web pages using the method of Orihara et al. In an evaluation experiment on unknown data. F1 score of 0.7 if higher were obtained for all vector creation methods. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 2023-DBS-177,
号 34,
p. 1-5,
発行日 2023-09-14
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-871X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-DBS23177034.pdf (533.1 kB)
