情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

Twitter上には多くの情報が存在し，日々増加し続けている．
その多くは日常的なツイートで占められており，それらに有益な情報が隠れてしまうことがある．
また，タイムラインにおいても，必要な情報を多くのツイートから見つけることは困難であり，得られる情報に限界がある．
そこで本研究では，タイムラインから話題抽出を行う．また，ユーザにとって重要な話題とツイートを提示するシステムを考案する．
話題の抽出では，ユーザの投稿パターンから文書の連結を行い，分かれて現れるツイートに対応させることで，精度の向上を図る．