2014(JSAI2014)http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2014/今日の午前中のインタラクティブセッション(ポスター)に参加し、説明員として活動しました。午後にあったプレゼンは同僚が行いました。おける集合気分のダイナミクス」Twitterでの顔文字と形容詞の相互作用で「顔文字ネットワーク」→集合気分を定量化するツール。顔文字と感情に関わる形容詞。T_T→「ひどい」→「やばい」2J4-OS-16a-4in「有向ネットワークの構造が情報拡散に与える影響の分析」13個の指標を用いてネットワークでどう情報が広がるかをシミュレーション。どの指標が影響ありかを調べる。13個の指標のうち到達可能率,ノード次数相関,入次数相関,入出次数相関が情報拡散に影響すると結論。目的は技術動向分析とか。問題点としてよく知らない分野のキーワード分からん。そこで、学会の発表プログラムの題名と概要から分野を表す専門用語を抽出。Frequency)という指標を提案し使用。共著ネットワークによる。「自然言語処理による文書要約」https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/session-204.html3I3-2「BBS要約における整数線形計画法の適用」2ちゃんまとめサイトの自動化、みたいなもの。重要文抽出=文の組合せ最適化問題。文の結束性や冗長性,内容の網羅性,重要度等を目的関数として遺伝的アルゴリズムによる最適化(NSGAII)。3I3-4「ソフトウェア使用許諾書を対象とした重要条項の抽出」たいてい読まずに・読み飛ばして同意してしまう。スパイウエアインストール、個人情報収集とかに同意しちゃう。重要条項の抽出は重要。重要条項の抽出基準を得るため、まずは人手付与の格フレーム等アノテーション済み許諾書を用いて調査。(2)」https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/session-162.html3L4-OS-26b-1in「株価掲示板データを用いたファイナンス用ポジネガ辞書の生成」ヤフー株価BBSはテキストと同時に5段階の売買気分も投稿できる。これをもとに可変長N-gramとliblinear(回帰)でポジネガ辞書を作成。データのジャンルや期間の違いについての質問が複数あった。ような因果関係を抽出する。言語表現パターンを定義・獲得してそれを使い抽出。新聞記事テキストで指標変化を予測。AのB」パターンで視点候補取り出す。えホテル→部屋→エアコンホテル→サービスホテル→サービス→質ホテル→サービス→提供4A1-3「宿泊レビューの数値評価を考慮した感想コメント分析」https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-506.htmlじゃらん宿泊レビュー。サービス」「清潔感」の項目に対して5段階数値評価あり。評価表現辞書と係受解析で肯定・否定の特徴表現抽出。1項目だけ数値下げる・上げる人のコメントに注目すると連動見られた。1H3-NFC-02b-2「ソーシャルメディアにおける災害情報の伝播と感情」https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-59.html感情語辞書を手作業作成。ポジティブ/ネガティブ次元だけでなく活性/不活性次元も。(例)活性+ポジティブ:いきいき,嬉しい,愉快な(例)活性+怒り:いらだたしい,ひどい(例)活性+不安:怖い,恐ろしい(例)不活性+ポジティブ:落ち着いた,気持ちよい,和やかな(例)不活性+怒り:情けない,苦い(例)不活性+不安:やるせない,気がかりな,おろおろ震災後のツイート、リツイート回数で重回帰分析。ネガティブと高活性の感情語がリツイート回数を増やす効果あり。3M4-1「Twitterにおける集団的感性のモデリング」https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-450.html怒り、恐れ、嫌悪、幸福、悲しみ、驚きの辞書。クリスマスは幸せ多いが、クリスマスイブは悲しみ増える、など。1H3-NFC-02b-3「Twitterのイベントの因果関係の分析」https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-181.html注目したいイベント(震災)の関連語をバースト検出。ブログ運営者宛のメッセージをこっそり送信できます(非公開)。