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IEEE/WIC/ACM WI'2012 参加メモ 3日目 Intelligent Human-Web Interaction

WI'2012の3日目の一般セッションで面白い発表がありましたので,そのノートを公開します.
 
Session (WI-S8): Intelligent Human-Web Interaction
Wr348 Unsupervised Emotion Detection from Text Using Semantic and Syntactic Relations
Ameeta Agrawal, Aijun An
 
教師なし学習にて,文に感性のラベル(happibess, sadness, anger, fear, surprise, disgust)を付けるという研究.方法論としては,文から,名詞,動詞,形容詞,形容動詞を取り出し,これらをターゲット語とする.数個(5個ぐらい)各クラスに属する単語例を入力する.その単語例とターゲット語のWikipediaにおける共起回数(PMI: Pointwise Mutual Information)を調べる.これでターゲット語の感性ベクトルを算出する.この感性ベクトルを用い,文中の語の感性ベクトル値を総計することにより,文に感性のラベルを付与する.ただし,"She is not sad."のような否定形も考えられるので,文脈も考慮して,上記スコアを修正する.F値を評価指標としたところ,従来の教師なし学習での完成ラベルの付与より高い性能を示している.
 
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方法論の全体
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シード語
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PMIでシード語との関連度算出
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感性ベクトル作成
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コンテキストによる補正
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評価結果
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