抄録
E-014
事実性を考慮したニュース性のあるtweet抽出手法の検討
武井友香・宮﨑太郎・山田一郎・後藤 淳(NHK)
近年,放送局では,ソーシャルメディアより,事件や事故に関する情報を取得している.現場に居合わせた人から直接情報を得ることで,より迅速な報道が実現できる.大量のtweetから取材対象となる情報を手動で得るには,多大な労力がかかるため,ニューラルネットワークを用いて,自動抽出する手法が研究されている.しかし,この手法で抽出されたtweetを分析すると,テレビやゲームなど仮想的な事件や事故に関するtweetが多数存在し,現実の事件や事故とは関係のないtweetが抽出される傾向にあった.そこで本稿では,現実性を考慮することで,取材対象となるtweetを効率的に抽出する手法を提案する.