著者

本間 幸徳 萩原 将文

出版者

Japan Society of Kansei Engineering

雑誌

日本感性工学会論文誌 (ISSN:18845258)

巻号頁・発行日

vol.12, no.1, pp.167-174, 2013 (Released:2013-02-20)

参考文献数

22

被引用文献数

1 1

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In this paper, we propose an estimation of reader's emotion towards news articles using Twitter, and apply this method to the access log analysis of a news website. The proposed estimation method is divided into 3 steps: 1) The system collects tweets about news articles from Twitter. 2) The system tags each tweet with an emotion. 3) The system estimates the reader's emotion towards the news articles using tweets obtained in the second step. The system can tag an article with one or more of 11 emotions (anger, dislike, excitement, fear, like, joy, relief, sadness, shame, surprise, nothing). The experimental result shows the effectiveness of this method using Twitter for estimating the reader's emotion. For access log analysis based on emotion, we collected the access log of a self-produced news website. The system tags each collected news article with emotions using the proposed method. We analyzed the access log by using Hidden Markov model (HMM). As the result of access log analysis, we obtained some interesting findings such as that the users tend to read the article which causes excitement or surprise at the start.

著者

本間 幸徳 貞光 九月 西田 京介 浅野 久子 松尾 義博

雑誌

研究報告音声言語情報処理(SLP) (ISSN:21888663)

巻号頁・発行日

vol.2017-SLP-116, no.26, pp.1-6, 2017-05-08

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本稿では,ある文書におけるユーザの検索要求に対し,一つ以上の文を回答として提示する部分文書検索手法を提案する.検索要求によっては提示すべき文が文書中に散在する場合があるため,提案手法では,文間の関係性に基づいて推定した文書構造を用いることで,文書に散在する文の集合を部分文書として抽出する.また抽出された部分文書について,分散表現を利用した意昧ベクトルを作成し,検索スコアの算出に用いることで検索精度の向上を図る.評価実験により,文書構造に基づいて部分文書を抽出し,対応する意昧ベクトルを検索に用いることで,ユーザの検索要求に適した検索結果が得られることを示す.