投稿日: その他 論文紹介

Semantic Role Labeling of Emotions in Tweets

Saif M. Mohammad
Xiaodan Zhu
Joel Martin
In Proc. of WASSA 2014

概要

これまでにも、ツイートに含まれる感情を推定する研究は行われてきたが、この研究では、誰が感情を抱いているか、誰に対する感情か、に着目している点に特徴がある。その2点をクラウドソーシングで調べた上で、感情の種類と感情の対象をSVMを用いて推定。

クラウドソーシング

2012年のアメリカ大統領選に関するツイートを収集し、その中から約2000ツイートをクラウドソーシングに利用。クラウドソーシングの結果、全ツイートのうち88%には1種類の感情が含まれ、2%には2種類以上の感情が含まれていた。最も多かった感情はdisgustの48%で、次いでtrustの24%、angerの7%であった。誰が感情を抱いているか、については、99.825%がツイートの投稿者であった。
感情を抱いている対象は、Barack Obamaが最多で30%、Mitt Romneyが次いで25%であった。候補者の二人で全体で55%を占めておりその他の対象はある個人や政党であった。

感情推定

ツイートに含まれる感情が、8種類の中のいずれであるかをSVMを用いて推定。素性は単語nグラムや連続するクエスチョンマークの数など。分類精度は57%で、最も有効な素性は単語nグラムであった。

感情の対象推定

感情を抱いている対象が、Barack ObamaやMitt Romneyなど、事前に定めた9種類の中のいずれであるかをSVMを用いて推定。素性は単語nグラムやツイート中のハッシュタグなど。分類精度は57%であった。


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