ユーザ印象評価データの分析に基づく印象マイニング手法の設計と評価

概要

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本論文では,「楽しい ⇔ 悲しい」,「うれしい ⇔ 怒り」,「のどか ⇔ 緊迫」という3種類の印象を対象に,新聞記事を読んだ人々が感じる印象の強さを数値的に求めるための手法を提案する.印象の強さ(すなわち印象値)を算出するためには,記事から抽出される特徴量が記事の印象に及ぼす影響力を数値化し,印象辞書に登録しておく必要がある.著者らは,先行研究において,それぞれの印象辞書を用いて算出される記事の印象値とその記事を読んだ人々が感じる印象の強さとの対応関係を高次の回帰分析により定式化することで,印象値を高精度に算出する手法を提案している.本論文では,さらに,それぞれの印象が独立ではない点に着目し,人々が感じる印象の強さと先行研究の手法を用いて算出される3つの印象値との対応関係を重回帰分析により定式化することで,それぞれの印象値をより高精度に算出し直す手法を提案する.未知データに対する提案手法の精度を5分割交差検定により調べてみたところ,それぞれの印象における平均誤差は1〜7の7段階評価スケールに対して0.60,0.49,0.52であった.先行研究で提案した手法の平均誤差は0.69,0.49,0.64であったので,「うれしい ⇔ 怒り」に対しては同じ誤差を保ちつつ,「楽しい ⇔ 悲しい」と「のどか ⇔ 緊迫」に対する誤差が大幅に改善されていることが分かる.
2013-03-29

ユーザ印象評価データの分析に基づく印象マイニング手法の設計と評価

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