著者

加藤 慎一朗 濱川 礼

雑誌

研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.27, pp.1-8, 2013-03-06

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本研究では Twitter から得られる Tweet を処理することで,全ての単語に感情情報を付加し,その情報を利用してユーザの推薦を行う.例えば 「英語」 という単語に 「楽しい」 感情を抱く人もいるし,「哀しい」 感情を抱く人もいる.そこで,ユーザごとに全ての単語に対して感情情報を付加することで,その単語が使用される際に,ユーザ一人ひとりが単語にどのような感情を持っているのかを調査し,単語に対して同じ感情を抱くユーザを推薦する.In this study, using natural language information obtained from Twitter, we add feeling information to all words, and make recommendation user to user this information. For example, some people may have happy feeling to the word "English", some people may have unhappy feeling to word "English". By adding emotional information to all word, to investigate whether any have implications when that word is used, and recommend the user to feel the same emotion for words.