1T-01
トピックモデルを用いたTwitterユーザの性別判定
○原　侑平，原　元司（松江高専）
Twitterはそのリアルタイム性を活用したマーケティングが広く試みられているが,ユーザの属性が不明な場合が多い.そこで,我々の研究グループでは,主語,代名詞,終助詞等に着目した性別判定システムを提案し良好な結果を得た.本研究は,トピックモデルの1つである潜在的ディリクレ配分法とk-近傍法を用いたTwitterユーザの属性の判定手法を提案する.
これまで,特定の学校の学生を対象に性別判定を行い約90%の判別率を得た.本発表では対象を一般人に拡大し,その結果を考察する.
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