Twitterの投稿内容から鬱度を測定する - Unchained Life
もうすぐ5月です。 Twitterの投稿内容から鬱度を測定するRubyスクリプトを書いてみました。 これには東京工業大学の高村さんが公開している単語感情極性対応表というものを使っています。 http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pndic_ja.html これはある単語がどの程度の感情を表すかを数値化した表で、-1 ~ +1 までの値が特定の単語に割り当てられています。 その単語がネガティブな感情表現だとマイナスの値、ポジティブな感情表現だとプラスの値になっています。 なので、鬱度を測定といってもポジティブな投稿内容が多いときにはプラスの値を返します。 また日本語文の形態素解析にはYahoo!の日本語形態素解析APIを使っています。 http://developer.yahoo.co.jp/webapi/jlp/ma/v1/parse.html ア
単語感情極性対応表
単語感情極性対応表 日本語および英語の単語とその感情極性の対応表を、 研究目的の利用に限り公開します。 感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表した二値属性です。 例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 感情極性値は、語彙ネットワークを利用して自動的に計算されたものです。 もともと二値属性ですが、-1から+1の実数値を割り当てました。 -1に近いほどnegative、+1に近いほどpositiveと考えられます。 リソースとして、日本語は「岩波国語辞書（岩波書店）」を、 英語はWordNet-1.7.1を使わせていただきました。 こちらからダウンロードしてください→[日本語] [英語] フォーマットは、各行が一単語に対応し、 見出し語:読み:品
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