著者

横野光 稲邑哲也

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2012-NL-207, no.6, pp.1-7, 2012-07-19

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本論文では日本語のガ格要素に対して,副助詞「は」を用いて表現するかどうかを推定するモデルを提案する.「は」は主題を表すために用いられることが多く,提案モデルはそれに着目し前文脈において対象要素がどのような使われ方をしているかを考慮する.新聞記事を対象とした実験により,文中要素のみに着目した既存手法よりも提案モデルの方が良い性能を示すことが明らかになった.

著者

藤沼祥成 横野光 PascualMartinez-gomez 相澤彰子

雑誌

研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻号頁・発行日

vol.2014-SLP-101, no.3, pp.1-8, 2014-05-15

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あるイベントの盛り上がりに対して,それに関するツイートにも変化が現れその変化に着目することで盛り上がりを検出することが可能であると考えられる.本研究ではこの盛り上がり時間帯中のツイートに用いられている表現の特性を解析することを試みる.はじめに各時間帯のツイート集合とツイートより構築した言語モデルの関係をクロスエントロピーで算出した.実験結果より複数のハッシュタグ間における一部の盛り上がり時間帯のツイートはツイートより構築した n-gram 言語モデルに従うことを示す.また,盛り上がっている時間帯とそうでない時間帯において,クロスエントロピーにおいて統計的に有意差があることを示した (p<0.02).また,n-gram 言語モデルでは捉えられない素性も検討するため,Support Vector Machine (SVM) と Random Forest により各ツイートを盛り上がり時間帯の二値分類を行い,盛り上がり時間帯の特徴として漢字数が少ないことが明らかになった.

著者

藤沼祥成 横野光 PascualMartinez-gomez 相澤彰子

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2014-NL-216, no.3, pp.1-8, 2014-05-15

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あるイベントの盛り上がりに対して,それに関するツイートにも変化が現れその変化に着目することで盛り上がりを検出することが可能であると考えられる.本研究ではこの盛り上がり時間帯中のツイートに用いられている表現の特性を解析することを試みる.はじめに各時間帯のツイート集合とツイートより構築した言語モデルの関係をクロスエントロピーで算出した.実験結果より複数のハッシュタグ間における一部の盛り上がり時間帯のツイートはツイートより構築した n-gram 言語モデルに従うことを示す.また,盛り上がっている時間帯とそうでない時間帯において,クロスエントロピーにおいて統計的に有意差があることを示した (p<0.02).また,n-gram 言語モデルでは捉えられない素性も検討するため,Support Vector Machine (SVM) と Random Forest により各ツイートを盛り上がり時間帯の二値分類を行い,盛り上がり時間帯の特徴として漢字数が少ないことが明らかになった.