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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. 2024
  4. 2024-DBS-179

感情の時系列変化に着目したソーシャルメディア上の議論話題発生・転換点の推定手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238982
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238982
58c1f0d9-0da3-4325-8f3e-e17f74bdb1b5
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS24179035.pdf IPSJ-DBS24179035.pdf (2.2 MB)
 2026年9月4日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, DBS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-09-04
タイトル
タイトル 感情の時系列変化に着目したソーシャルメディア上の議論話題発生・転換点の推定手法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 6A
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
和歌山大学大学院システム工学研究科
著者所属
和歌山大学システム工学部
著者所属
筑波大学ビジネスサイエンス系
著者所属
兵庫県立大学大学院情報科学研究科
著者名 井上, 大成

× 井上, 大成

井上, 大成

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風間, 一洋

× 風間, 一洋

風間, 一洋

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吉田, 光男

× 吉田, 光男

吉田, 光男

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土方, 嘉徳

× 土方, 嘉徳

土方, 嘉徳

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 実世界におけるイベントとそれに伴うソーシャルメディア上の議論話題の発生点や転換点は,変化点検出などの手法を用いて自動的に抽出できる.しかし,実際に投稿数の時系列変化に既存の変化点検出を適用しても,得られる変化点の数は少ない.この理由として,現実の複雑な時系列変化に適用するために,ノイズなどに頑健なアルゴリズムとして設計されているからだと考えられる.そこで本稿では,特定のトピックの引用ツイート数の時系列変化は,引用意図が異なるツイートの時系列変化の合成であることから,ツイートに込められた感情が引用意図を反映していると仮定して,まず各ツイートテキストに対して感情検出器を適用し,感情別に単位時間の平均値の時系列変化を求める.さらに感情ごとに変化点検出を適用し,得られた変化点から推定される期間(変化点からその後の最大値の 50% になるまで)を合成して,イベントの発生に伴う議論話題の発生点や転換点を細かい粒度で推定する手法を提案する.
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 2024-DBS-179, 号 35, p. 1-6, 発行日 2024-09-04
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 08:24:21.670052
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