機械学習でツイートが炎上するか予測してみた - Qiita

1. 本記事について Twitter上では時折、投稿した内容に対して多くの人の非難が集まる いわゆる"炎上"してしまうケースが起こります。 本記事ではツイートの"文章の特徴"に基づいて、 投稿する内容が炎上するかどうかを機械学習で予測を 行った手法および結果を記載します。 2. 成果物 今回作成した予測モデル(3章以降で説明)については Webサービスにして利用できるようにしてみました。 RDF 超入門 (いらすとや先生の素材をお借りしました。) まだβ版的な感じですが良ければ遊んでみてください。鳥が燃えたらクリアです。 ・使用イメージ ↓ 3. 炎上予測モデル作成の流れ 以下の図のようにデータ収集＋前処理を実施し、 機械学習を用いたテキストの分類タスクに落とし込んでみます。 ネガティブな反応の多いグループと少ないグループに含まれるツイートでは 文章の特徴に異なった傾向があるのではないか、