著者

大村 政博 角所 考 岡留 剛

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.113, no.105, pp.17-22, 2013-06-15

被引用文献数

1

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実世界での動向を「リアルタイム」に捉えることを目的として,感情表現に関係した形容詞を含むtweetsを時間単位で区切り,それを1つの文書とみなして,Latent Dirichlet Allocation (LDA)により,社会的感情を分析する手法を提案する.その手法では,常識的な社会的感情のほか,直感的には意味が不明確な「感情」も取り出される.ただし,抽出された社会的感情の日々の変動に対する感度が低い.この低感度性を回避すべく,多数の形容詞を代表的少数の形容詞に縮約し,それ以外の語を除いて縮約された形容詞を残して「文書」としLDAを適用する手法を提案する.その手法により抽出される社会的感情の時間的変動に対する感度は縮約なしの分析により抽出される感情よりも高く,社会的感情を入力とする入力つきARモデルによるDJIA(ダウ平均株価)の予測は,通常のARIMAモデルによる予測よりも平均予測誤差が小さい.