Twitterと株価の関係-論文通りではないけど実際にやってみる:Logic+Idea
定期的にWeb上に挙がってくるネタな気がしますけど…… ≫Twitter mood predicts the stock market（PDF注意） そういえば、論文そのものは未だに読んでいませんでした。ちなみに、これは去年の10月の論文です。 内容は、Twitterのムードがダウ・ジョーンズ平均株価の変化の先行指標みたいになったという感じで、ここら辺は割と既知の方が多いと思います。個人的に気になっていたのが計測の方法です。論文を読むとかなり詳しいところまで記載されています。ざっくりと説明すると、OpinionFinderとGoogle-Profile of Mood States(GPOMS)という感情トラッキングツールを使ってツイートを解析してTwitter全体のムードを測るという感じです。解析対象となるツイートは"I am","I feel"などに、感情を表現したと思われるセンテンス
深層学習でツイートの感情分析 - Qiita
はじめに 今回はラベル付きツイートデータの感情分析(Sentiment Analysis，or 感情分類 Sentiment Classification)をしました． 2015/10/19 追加実験を行いました． 2015/12/19 SCNNのソースコード公開しました．hogefugabar/CharSCNN-theano 2015/12/27 SCNNだけでなく，CharSCNNの実装も公開しました．hogefugabar/CharSCNN-theano アルゴリズム 今回はDeep Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis of Short Textsという論文に載っているCharSCNNというアルゴリズムを使おうとしたのですが，メモリの都合上SCNNというアルゴリズムを使いました．このアルゴリズムは入力として与える文
ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる - Qiita
せっかく会社の名前を借りたAdvent Calendarの記事なので、会社に絡んだ題材を扱います。 （前置き）転職会議 について Livesenseでは、転職会議という転職者による企業の評判クチコミを扱ったサイトを運営しており、日々企業についてのクチコミが投稿されている。 これまで転職会議では、クチコミのテキストデータと5段階からなる評点データを別々のデータとして取得していたが、先日のリニューアルで、評点とテキストデータを同時に投稿できるようになり、さらに読みやすいクチコミを提供できるようになった。 リニューアル以前に投稿されたクチコミ リニューアル後に投稿されたクチコミ ここで感じる課題感 新しく投稿されるクチコミは評点によって読みやすくなったものの、過去に蓄積された大量の投稿には当然5段階の評点データは無いし、そのままでは顔アイコンを出すことは当然出来ない。 しかしこの課題を解決して、
Chainerを用いて音声からの感情識別を行ってみました | Tech-Sketch
Chainerを用いて音声からの感情識別を実践 音声からの感情抽出 対話機能 我々は現在Pepperを用いた対話アプリケーションの開発を行っております。 対話において重要な要素は感情を理解することが挙げられます。感情を理解することでユーザーが怒っていれば余計なことを話さず、悲しんでいれば慰める。そんなアプリケーションの実現が可能となります。 しかし従来の対話アプリケーションにおいてユーザーの感情を理解する機能は実装されておらず、質問に答えるだけの単純な機能が主流でした。 感情理解 Pepperには標準機能で感情を理解する機能がありますが、中身がブラックボックス化されています。そのため我々は独自に感情を識別する機能の実装を行いました。 対話で得られる情報は表情、音声、言語情報などと多岐に渡ります。今回は音声に着目しました。理由として、海外の人より日本人は感情が分かりづらいと言われて
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