Sakusaku svm4. Postする前に ウケルかどうか 判定してみたよ あんちべのすべらない話 ～俺のツイートがこんなにウケないはずがない～ http://www.slideshare.net/AntiBayesian/ss-8487534 4 5. 分析の流れ 1.学習データ（正例、負例）を用意する 2.学習データから予測モデルを立てる ➢ 正例・負例の特徴を抽出し、どのような要素を持てば正 負のどちらかに判別出来るかを学習する 3.対象のtweetを予測モデルに放り込んで判定 ➢ 正例の特徴を強く持つtweetは正例のクラスへ、負例の 特徴を強く持つtweetは負例のクラスへ、分類器で自動 分類 5 6. 正例、負例の例 ● スパムアカウントかどうか見分けたい ➢ 正例：スパムアカウント、負例：非スパムアカウント ● デマ情報かどうか判別したい ➢ 正例：デマtweet、負例：正しいtweet ● 正
