情報処理学会 第75回全国大会講演要旨
4Q-5
返信・非公式リツイートで表明される論述関係の認識
東日本大震災では安否確認や被災者支援のためにTwitterが活躍したが，
一方で多種多様な情報が流通し，混乱を招いた．我々は，情報の信憑性や
重要性を評価するには，ツイート空間の論述的な構造を解析・可視化し，
情報の「裏」を取ることが大切だと考えている．
本稿では，ツイートの返信および非公式リツイートに
よって投稿者の「同意」「反論」「疑問」などの態度が表明されると考え，
これらを推定する分類器を教師有り学習で構築する．
評価実験では，東日本大震災時のツイート群を対象とし，
返信・非公式リツイートで表明される態度を推定した時の性能を報告する．
一方で多種多様な情報が流通し，混乱を招いた．我々は，情報の信憑性や
重要性を評価するには，ツイート空間の論述的な構造を解析・可視化し，
情報の「裏」を取ることが大切だと考えている．
本稿では，ツイートの返信および非公式リツイートに
よって投稿者の「同意」「反論」「疑問」などの態度が表明されると考え，
これらを推定する分類器を教師有り学習で構築する．
評価実験では，東日本大震災時のツイート群を対象とし，
返信・非公式リツイートで表明される態度を推定した時の性能を報告する．
