抄録

◎岡村康行・湯本高行・新居　学・佐藤邦弘（兵庫県大）

Webページを検索し閲覧する際，ページのトピックだけではなく，他のユーザがどのように評価しているかといった評判も重要な判断基準である．本研究ではソーシャルブックマーク（以下SBM）のデータを学習データとしてSupport Vector Machineで印象の分類器を構築し，これを用いてツイートの分類を行う．具体的には，SBMのタグから教師信号を生成し，コメントから素性ベクトルを生成して学習データとする．対象とする投稿はポジティブ，ネガティブだけではなく，ポジティブと分類されたコメントは，さらに有用な情報か面白い情報かに分類し計3種類のクラスに印象を分類する．