情報処理学会 第81回全国大会講演要旨
6Q-01
word2vecを用いた顔文字感情分析手法におけるクラスタリングの有効性
SNSはその性質上相手の表情や仕草が見えないことから，文字列から相手の感情など全ての情報を読み取る必要がある．
そこで，SNSでは自身の感情をより豊かに表現する手段として顔文字が頻繁に使われている．
そのため，顔文字を分析することで文に込められた感情をより正確に推定することができるものと考えられる．
本研究では，SNSでの顔文字を含むテキストをword2vecで学習しクラスタリングを行うことで，未知の顔文字に対して感情分析を行うことを目的とする．
word2vecによって算出した顔文字の意味ベクトルを用いてk-meansによる分類実験を行い，実験の結果からクラスタリングの有効性について述べる．
そこで，SNSでは自身の感情をより豊かに表現する手段として顔文字が頻繁に使われている．
そのため，顔文字を分析することで文に込められた感情をより正確に推定することができるものと考えられる．
本研究では，SNSでの顔文字を含むテキストをword2vecで学習しクラスタリングを行うことで，未知の顔文字に対して感情分析を行うことを目的とする．
word2vecによって算出した顔文字の意味ベクトルを用いてk-meansによる分類実験を行い，実験の結果からクラスタリングの有効性について述べる．
