ツイートから好みのタイプの女の子を見つけるセンチメント分析とDeep Learning | 株式会社サイバーエージェント
業務経歴： 2012年株式会社サイバーエージェント入社。現在、子会社WAVESTにてJCJK向けメイクと自撮りの研究サービス「メイクme」のシステム責任者を担当。主にサーバサイドを担当しています。 概要 膨大なツイートから好みの女の子を見つけたいです。 好きな女の子のタイプのキーワードを入力すると、該当するアカウントを出力するステキなシステムを作ります。 作成したコードやデータはこちら https://github.com/inkenkun/tech_twitter 目次 1. 女の子だけのアカウントを取得したい Twitterには性別という属性がないため、まずは女の子のアカウントを何とかして大量に取得してこなければなりません。 おっさんとマッチングされても困りますからね。 1-2. 女性単語辞書を作る。 確実にこれは女性だってわかるアカウントを30個ほど目視で取得します。 そして抽出した
リプライするかしないか：Twitterと言語(学)研究
第8回言語学×自然言語処理合同勉強会（2014/10/31, NII）の発表スライドRead less
ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
Project 311/トレンド分析 - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / Project 311 / トレンド分析 3 秒後に Project 311/Trend Analysis に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artifici
第33回 Twitterのつぶやきから年代や性別などが分かるプロフィール自動推定技術の開発に成功 | すすめ！ KDDI 研究所 | KDDI株式会社
インターネットの普及により、一般消費者が製品やテレビ番組などのコンテンツに対する意見や感想を、Twitter、ブログ、ウェブ掲示板などで発信する機会が増えています。こうした新しい動きを捉え、ウェブ上の書き込みをマーケティングに応用する“評判解析技術”への注目が高まっています。 ところが、Twitterなどでユーザーの年齢や性別などを記入するプロフィール欄は、ほとんどが空欄です。そのため、意見や感想を集めることはできても、どのような人たちが肯定的で、否定的なのはどういった人たちなのかといった詳細な分析を行うことはできません。 そこでKDDI研究所では、Twitterなどの書き込みを解析することで、投稿者のプロフィール（年代、性別、職業、居住地、趣味など）を自動推定する技術の研究に着手し、業界に先駆けて開発に成功しました。この技術を利用してTwitterでプロフィールが確認できた約1万ユーザー
ツイートの表現を正規化(Cooooooooooooooollllllllllllll => cool) - 木曜不足
EMNLP 2011 でひときわ目を引くタイトル "Cooooooooooooooollllllllllllll!!!!!!!!!!!!!! Using Word Lengthening to Detect Sentiment in Microblogs" (Brody & Diakopoulos) は、twitter 上での表現を評判分析に使う話。 Cooooooooooooooollllllllllllll のような文字を必要以上に繰り返す twitter でよくみる表現に注目して、このような表現が意見や評価を述べるときによく使われるという点を主張しているのがポイント。 まあ直感的にもうなずける分析だと思う。 論文の中では、そのためにまず Cooooooooooooooollllllllllllll -> cool のように正規化を行っている。 提案されている手法がとてもシンプルでおも
twitterで自然言語処理 - Preferred Networks Research & Development
勢い余ってスイカを買ったら、毎日食べるハメになってしまいました。海野です。 どんな業界もそうだと思いますが、世の中の流行りものの論文が増えるという面が自然言語処理界隈にもあります。Web、blog、と来て、最近のトレンドはやはりtwitterに代表されるmicro blogでしょうか。今年の言語処理学会の年次大会でtwitterセッションは大盛況でしたが、国際会議でもtwitterを題材として発表が増えています。 数えてみたら、重要国際会議であるACLで6件、EMNLPでも3件、twitterをタイトルに含む発表が今年ありました。ちなみに2010年の会議では1件もありませんでした。そんなわけで、私も今日はそんな流行りに乗っかって、twitter言語処理関連の論文を3つ紹介します。 Cooooooooooooooollllllllllllll!!!!!!!!!!!!!! UsingWord
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