投稿日: その他 論文紹介

Happy, Nervous or Surprised? Classification of Human Affective States in Social Media

Munmun De Choudhury
Michael Gamon
Scott Counts
In Proc. of ICWSM 2012

概要

ツイートを11種類の感情に分類することを目的とした論文。

感情情報の取得

ANEWやLIWCなどから、感情語の候補となる語を収集し、それぞれの語が感情を表しているかどうかをクラウドソーシングで調べ、172の感情語を取得。
分類の対象とする感情として、PANAS-Xで定義された11種類(fear、sadness、guilt、hostility、joviality、self assurance、attentiveness、shyness、fatigue、surprise、serenity)を使用。先ほどの172語が11種類のどれに対応するかをクラウドソーシングでラベル付け。jovialityやsadness、fatigueに属する語が多い。

ツイートの感情の分類

分類に使用するデータとして、ツイートの最後に172語のいずれかをハッシュタグとして持つ680万ツイートを収集。各ツイートをユニグラムとバイグラムを要素とするベクトルで表し、交差検定を用いてロジスティック回帰で各ツイートが11種類の感情のどれに属するかを分類。
分類の結果、jovialityやfatigueのように、対応する語が多い感情ほど、教師データの数が多くなるため、分類精度が高い傾向にあった。


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