著者

トニー・マレン ロバート・マルフ

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.113, pp.1-7, 2007-11-19

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インターネットの知的環境の特徴として、インフォーマルな政治的談話はますます重要度を増している。そのやりとりから意味のある情報を自動的に抜き出すことは、依然困難な課題である。我々が得た結果によると、投稿自体の意見内容よりも投稿者間の修辞学上の関係が、分類のためには有益である。本論文では、インフォーマルの政治的領域の感情分析を用い、書き手の政治的志向によってテキストを分類する目的で進行中のいくつかの実験について解説する。有名な感情分析方法論に基づくアプローチを使用した実験および、これらを活用する動機、起こりうる障害を記述する。Informal political discourse has become an ever more important feature of the intellectual landscape of the Internet, automatic extraction of meaningful information from such exchanges remains a formidable challenge. Past results we have achieved indicate that rhetorical relationships between posters are much more salient and useful for classification purposes than the actual opinion content of the posts themselves. In this paper we describe our ongoing experiments in classifying texts by the political orientation of the writers by means of sentiment analysis for the informal political domain. Experiments with several approaches based on well-known sentiment analysis methodologies are described, along with the motivations for applying them in this domain and a description of the possible difficulties we anticipate.