- 著者
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平野 耕一
古林紀哉
高橋淳一
- 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.2005, no.117, pp.21-26, 2005-11-21
- 被引用文献数
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消費者の個別のニーズや文脈を検出することは、ネットビジネス企業にとってだけでなく、消費者自身の生活者の質向上のためにも非常に重要である。最近のブログの流行によって、消費者の日常生活についての情報や日々考えていることを低コストかつリアルタイムに取得することが可能になった。本論文では、ナイーブベイズ法に基づく多重トピック分類などの自然言語処理技術を、日本語圏ブログのリアルタイム分類とトピック定量化に適用した最初の試みを報告する。本論文で提案した方法によって、ブログエントリのリアルタイム多重トピック自動分類と、ブログ圏における多重トピックの強度の定量化が可能であることを実証した。Identifying individual's needs and context is of paramount importance not only from the net business player's perspective but also for improving consumers' quality of life. The recent blogging boom provides consumers' everyday life information and thinking accessible at a low cost in real time. This paper discusses the first attempt to apply some NLP techniques, such as multi-class document classification build upon the naive bayes method, to a real-time classification and quantification of their topics in the Japanese blogosphere. The results show that the proposed method is capable of classifying blog entries in real-time and is also capable of quantifying the intensity of multi-topics in the blogosphere.