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http://hdl.handle.net/10119/16733
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| タイトル: | 他者の意見の引用を考慮したオピニオンマイニング |
| その他のタイトル: | Opinion Mining from Texts Including Quoted Others' Opinions |
| 著者: | 白井, 清昭 |
| 著者（別表記）: | Shirai, Kiyoaki |
| キーワード: | オピニオンマイニング
極性判定
機械学習 |
| 発行日: | 22-May-2020 |
| 抄録: | 社会問題や時事問題を対象としたオピニオンマイニングに向け，他者の意見を引用したテキストの極性を判定する手法を研究した．まず，与えられたテキストのうち他のテキストを引用している箇所を検出した．次に，ユーザが書いたテキストならびに他者が書いた引用箇所のテキストの極性を判定した．さらに，引用されたテキストと元のテキストの関係(順接，逆接，無関係)を推定した．これらを総合的に判断してテキスト全体の極性を決定した．評価実験の結果，提案手法による極性判定の正解率は0.942となり，引用を考慮しないベースライン手法の正解率0.893を大きく上回った．研究成果の学術的意義や社会的意義： 不特定多数のユーザが書いたテキストから特定の対象に対するユーザの意見や評判を明らかにするオピニオンマイニングは重要な研究課題である．特に時事問題を対象にしたオピニオンマイニングは，社会情勢を低コストで把握することができるため有用である．本研究課題は，他者の記事の引用を含むテキストの極性判定の精緻化によりオピニオンマイニングの正確性を向上させるものであり，その社会的意義は大きい．これまでの極性判定の研究では，判定対象となるテキストの部分の性質の違いに着目した研究は少ない．本研究課題は，引用されたテキストとそうでないテキストを分けて処理することで極性判定の性能を向上させる点に学術的意義がある． : This research project aims at the polarity classification of texts (blog articles) including quotation of other articles toward opinion mining of social issues. First, a quoted text is extracted from a given blog article. Next, the polarity of a text written by a user and a quoted text written by others is identified. Then, a quotation type (“agree”, “disagree”, or “unrelated”) is identified, which stands for relation between the original and quoted texts. Finally, the polarity of the whole blog article is determined by considering the above results. In the experiments, the accuracy of the polarity classification of the proposed method was 0.942, which largely outperformed the baseline (0.893). |
| 記述: | 基盤研究(C)（一般）
研究期間：2017～2019
課題番号：17K00298
研究者番号：30302970
研究分野：自然言語処理 |
| 言語: | jpn |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/16733 |
| 出現コレクション: | 2019年度 (FY 2019)
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記述 |
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