文献紹介_5_マイクロブログにおける感情・コミュニケーション・動作タイプの推定に基づく顔文字の推薦

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1. 長岡技術科学大学 B4 三上侑城 文献紹介 2015年8月20日 マイクロブログにおける感情・ コミュニケーション・動作タイプの 推定に基づく顔文字の推薦 自然言語処理研究室 1
2. 出典 マイクロブログにおける感情・コミュニケーション・ 動作タイプの推定に基づく顔文字の推薦 江村 優花 , 関 洋平 自然言語処理 Vol. 19(2012) No. 5 2
3. 概要 顔文字は便利であるが、反面、その種 類は膨大で適切なものを選ぶのが難しい。 本研究では、入力したテキストから推定 し、適切な顔文字を推薦する。 結果、91件のつぶやきに対して、 66.6%の顔文字が適切に推定された。 3
4. カテゴリの定義 顔文字推薦システムには、大きく分けて ・カテゴリ推定 ・顔文字推薦 の２種類の処理から構成される。 4
5. カテゴリの調査方法 カテゴリ推定を行うにあたって、必要な各 カテゴリを明らかにするために、調査した。 顔文字92個を含むつぶやきデータに、 ・感情:喜,怒,哀,恥,怖,好,厭,昂,安,驚 ・極性:ポジティブ,ネガティブ,なし の情報を付与した。 5
6. カテゴリの調査方法 しかし、この感情カテゴリに分類することが、 できなかったものは、新しく定義した。 感情の種類 不快,不安,期待,疲れ を追加 感情以外(コミュニケーション・動作タイプ) 謝罪,睡眠 を追加 6
7. 定義したカテゴリ体型 7
8. 定義したカテゴリ体型 8
9. システムの実現 システム全体の流れとして １．ユーザが文章を入力 ２．入力文章からカテゴリ推定 ３．その結果より顔文字を取り出す ４．５件の顔文字候補を表示 9
10. 必要なデータの作成 顔文字は初期では92個にしていたが、 十分な数でなかったため、163個にした。 カテゴリ体型を用いて、タグ付きコーパスを 作成した。コーパスの文章は実際のツイー トから顔文字が入っているものを選んだ。 →最終的に3975件を作成 10
11. 必要なデータの作成 カテゴリ体型を用いて、手がかり語辞書を 作成した。 1440語の項目を設定し、それぞれに極 性、カテゴリ・タイプを付与した。 オンライン上の表現も含む おはよう：(おはよ,おはよー,おはよ～) 11
12. カテゴリ推定処理 カテゴリ推定を行うために、分類器を構築 した。 文章を入力すると、格学習データ(タグ付 きコーパス)との類似度を計算し、上位に あるものの中で最も多い感情を結果とし て返す。 12
13. カテゴリ推定処理 入力文に複数の手がかり語が含まれる場 合は、推測を誤る可能性がある。 (例)「おかえり～今日はありがとね」 ※あいさつの顔文字が選ばれてしまう。 そのため、以下のように重み付けをした。 N：手がかり語総数 n：n番目に現れる手がかり語 13
14. 実験 テスト用のつぶやきデータを用意し、その データと、被験者が自由に入力したもの に対して適切に推薦されたか判断した。 2つの推薦結果に対して実験し、 ・提案手法 ：本手法 ・ベースライン：学習データを感情カテゴ リに限定した時 14
15. 実験結果 テスト用のつぶやきデータ 15
16. 実験結果 被験者が自由に入力したデータ 16
17. まとめ ユーザの入力文から感情及び、コミュニ ケーション・動作を反映させたカテゴリを推 定し、顔文字を推薦する手法を提案した。 被験者実験をおこなったところ、結果平 均66.6%の精度で顔文字が文章に対 して適切に推薦された。 17
18. ご視聴ありがとうございました 18