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文献詳細
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ソーシャルメディアにおける感情極性を用いた文章の適正判定
著者
狩野 達哉
柏熊 宏幸
佐瀬 圭祐
山口 崇志
河野 義広
マッキン ケネスジェームス
出版者
日本知能情報ファジィ学会
雑誌
日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
(
ISSN:18820212
)
巻号頁・発行日
vol.28, pp.719-722, 2012
近年TwitterやFacebook、LinkedInなどのソーシャルメディアを介したキャリア形成が注目されている。これを受けて本学では学生にソーシャルメディアの利用のリテラシー教育し、就職活動に生かす取り組みがなされている。ソーシャルメディアの利用結果に対し随時教員の指導が行われているが、不適切な発言の抽出には多くのコストを要する。 本研究では、Twitterの発言において文章の感情極性を判定し、不適切な発言の抽出を試みる。TF-IDF法の評価値と単語感情極性対応表を基にした感情極性値を特徴量とし、文章の感情極性を推定する。人間が想定した文章の極性値と推定した極性値を比較検証した。
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
外部データベース (DOI)
Google Scholar
Twitter
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こんな論文どうですか? ソーシャルメディアにおける感情極性を用いた文章の適正判定(狩野 達哉ほか),2012 https://t.co/tDlxgzmu8i
収集済み URL リスト
https://ci.nii.ac.jp/naid/130005456220
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