DEIM Forum 2017 C7-3

ツイートにおける周辺単語の感情極性値を用いた新語の感情推定
黒澤 瞭佑†

酒井 哲也†† 早稲田大学基幹理工学部情報理工学科 〒 169-8555 東京都新宿区大久保 3-4-1
E-mail: †kuro-one@akane.waseda.jp, ††tetsuyasakai@acm.org
あらましSNS のひとつである Twitter におけるツイートにはユーザの感情が現れやすいため，ユーザを細かくプロ

ファイリングすることを目的としたツイートの感情推定を行う研究が数多く存在する．しかし，従来研究において新語・未知語を含むツイートの感情推定および新語・未知語自体の感情推定を行っているものは少ない．従来研究のひ
とつに任意の単語に対して語彙ネットワークを利用して自動的に感情極性値を付与した研究があり，その結果を利用することで新語の感情極性がポジティブであるかネガティブであるかの判定およびそれに準ずる感情の付与を実現できると考えられる．本研究では，ツイートに含まれる新語の前後に存在する周辺単語の感情極性値には新語の感情極性値に対して相関があるという仮定のもと，新語に対しての感情値の付与および感情推定を行う手法を提案し，その評価を行う．
キーワード Twitter，新語・未知語，感情推定，感情語辞書

1. は じ め につながると考える．
しかし，Twitter には新語・未知語の出現回数が多く，140

スマートフォンを始めとする携帯端末の普及により，人々が字までという文字制限による文法の乱れなどから，高精度でいつでもインターネット上でコミュニケーションをとれる時代の感情推定が困難である．松林ら [1] の研究では，一般的なツが到来した．身近なコミュニケーションツールとして提供されイートにおけるテストユーザによる評価実験で 35.5%の精度にている SNS（Social Networking Service）には多種多様なもの

留まっている．また，村石ら [3] の研究においても，感情推定が存在し，数多くのユーザが発信者・受信者となり多くの情報の精度は約 20.83%となっている．いずれにおいても，ツイーをやり取りしている．

トに含まれる単語が参考対象とした感情語辞書に登録されていSNS の一つである Twitter では，ユーザがツイートと呼ないことや，辞書自体がツイートのような短文を想定して作成ばれる 140 文字のショートテキストを公開することで，不特されていないこと，感情値の付与されていない新語・未知語に

定多数のユーザや，知人・友人間でのコミュニケーションが行

対して対応できないことなどを問題としている．

われている．また，お気に入りのユーザや知人のアカウントを

本研究では，新語・未知語を含む文章の感情推定精度の向フォローすることで，そのユーザの公開したツイートを閲読す上のために，新語・未知語の感情推定およびその評価を行うことることができ，個人の嗜好や交友関係に合ったものだけをまとを目的とする．形態素解析ツールである MeCab [10] でツイー

めて表示することができるようになっている．ツイートには日トを形態素解析し，得られた新語・未知語の感情解析を行う．

常で起こったことやユーザの感じたこと，体験したことなどを通常の MeCab 辞書では Twitter に現れる新語・未知語を形態主とした，様々な情報が含まれている．

素解析することが困難であるので，mecab-ipadic-NEologd [11]

ツイートから得られるユーザに関する様々な情報を分析すると呼ばれる MeCab 専用のカスタムシステム辞書を用いて感情ことで，ユーザエクスペリエンスの向上やユーザへの適切かつの付与されていない新語・未知語の検出を行う．得られた単語

効果的な情報推薦などを行うことができる．実際にユーザが入の周辺に存在する単語を周辺語とし，それらの感情は得られた

力したツイートの検索クエリや，フォローしているユーザの類

単語の感情に対して相関を持つという仮説のもと，高村ら [5]似性，閲読したツイートの特徴，ツイートの内容，ツイートをの研究で得られた単語感情極性対応表を用いて新語・未知語の行った位置情報などから，適切な広告の表示や類似したユーザ

周辺に存在する語の感情スコアを算出し， 新語・未知語の感情の推薦などが行われている．ユーザの日常に密接しているツ

極性をポジティブ/ネガティブの二値で推定する．その後，ユー

イートには，ユーザの感情が多く反映されていると言うことがザ評価を行い，作成された正解データと推定データを比較・評できる．その中でもツイートの感情を推定する研究は今までに価する．

も盛んに行われており，ユーザのプロファイリングや適切な情報推薦のために利用されている．

2. 関 連 研 究

ツイートの感情解析をすることで，ユーザのリアルタイム

松林ら [1] の研究ではツイートデータの解析に Word2Vec [12]の感情やムードを得ることができ，それにユーザに対する情報を用いて特徴ベクトルを抽出し，ランダムフォレストを用いたの推薦や，ネガティブなツイートを繰り返しているユーザに対感情の分類器を用いることで喜怒哀楽に加え無感情の 5 カテゴ

してポジティブになれるような提案や自殺などの行動の抑止にリにわたる感情推定を行っている．堀宮ら [2] の研究では，人間

の人間に対する推測能力に着目してユーザのツイートに対するであるが，一般的には一つの単語に対して一つの感情極性値が他ユーザの反応であるリプライを利用して感情推定を行っていセットとして与えられたものの集合を指す．品詞分解を行った

る．村石ら [3] の研究では，ツイート中からユーザの感情を抽

うえでの感情推定においては，単語に与えられた感情値の影響

出し感情を「悲しい ⇔ 楽しい」，「安らぎ ⇔ 怖い」，
「リラックが大きいため，使用する感情語辞書によって実験結果は大きくス ⇔ 怒り」，「高揚 ⇔ 落ち込み」の 4 軸で推定し，抽出され左右される．感情語辞書の構築は，人手による手動タグ付けでた感情と対になる感情を推定し，それに基づく行動推薦を行う構成されるものと，分類器や深層学習などで自動的に感情極性システムの研究を行った．山本ら [4] の研究ではツイート内の値を算出し割り振ったもので構成されるものの 2 種に大別され特有表現として顔文字を挙げ，顔文字に着目したツイートの感る．人手で感情極性を付与した感情語辞書には小林ら [6]，東山

情推定を行っている．顔文字にはツイートの感情を強調，弛緩

ら [7] の研究で得られた日本語評価極性辞書が挙げられる．日，転換するなどの効果があり，感情推定に感情語辞書だけでな

本語評価極性辞書には約 5,000 語の用言と約 8,500 語の名詞おく顔文字辞書の作成も行っている．

よび複合名詞に対しネガティブ/ポジティブの極性と主観/客観

いずれの研究においても，それぞれのアプローチでツイートのタグが付与されたものが収録されている．自動で感情極性値の感情推定を行っているが，未知語や特有表現，文字数の制約を付与した感情語辞書はには高村ら [5] の研究で得られた単語による文法の乱れなどから高い精度を出すことができていない

感情極性対応表がある．単語感情極性対応表には合計して約のが現状である．そこで，本研究で新たなアプローチとして，

55,000 語の名詞，動詞，副詞，形容詞に対し，語彙ネットワー

ツイート中に含まれる新語・未知語およびその周辺語に着目しクを用いて算出された −1 から +1 までの実数値が感情極性値て感情推定を行い，得られた新語・未知語の感情極性を辞書化として付与されている．この場合，値が −1 に近い程ネガティすることで，以降の感情推定の精度向上を目指す．本研究の目

ブで +1 に近いほどポジティブな単語であると判断される．本

的は，ツイートに含まれる新語・未知語を抽出し，その周辺単研究では，主に高村ら [5] による単語感情極性対応表の単語お語の感情値から感情を推定し，その精度を評価することである．

よびその感情極性値を用いて研究を進めていく．

3. 2 感情推定方法

3. 提 案 手 法

感情を推定する方法には，抽出された単語や文章そのものを，提案手法の概要について図 1 に示した概要図を用いて説明

堀宮ら [2] の研究の様に「幸福感」
「驚き」
「恐れ」
「悲しみ」
「怒

する．まず，Twitter より得られたツイートデータを形態素解り」「嫌悪」などの細かな感情に分類し，感情推定を行うもの

析ツール MeCab で品詞分解し，感情語辞書によって与えられと，中道ら [8] の研究の様に「ネガティブ」「ポジティブ」に分た感情極性値を持たない新語・未知語と感情語辞書に登録があ類して推定するものが存在する．いずれの研究においてもそれり，感情極性値を持つ周辺語を抽出する．感情極性値を持たならの感情群に，どの感情にも該当しない場合の「ニュートラル」

い新語・未知語にはその周辺語の感情極性値を利用し，それら

もしくは「無感情」のタグを加えた分類および推定を行っていに対する感情極性値を算出してスコアの付与を行い，感情の分る．本研究では，細分化された感情ではなく，「ネガティブ」「ポ

類を行う．その後，提案手法によって付与された感情値をテス

ジティブ」「ニュートラル」の 3 値での分類および推定を行う

トユーザが手動でタグ付けした正解データと比較し，適合率をものとする．

評価する．

3. 3 単 語 抽 出

以下の項では，評価までの各パートの具体的な内容に関して記述していく．

ツイートからの単語抽出には形態素解析ツールである

MeCab [10] を使用する．MeCab の標準搭載されている辞書には Twitter に次々と現れる新語・未知語が登録されていないため，形態素解析を行った際に不適切な品詞分解が行われ，不適切な結果が出力されてしまう．それを防ぐため，MeCab のカスタム辞書である mecab-ipadic-NEologd [11] を利用する．

mecab-ipadic-NEologd は製作者が現在もなお 2 週間に 1 度
程度，Twitter に出現した新語・未知語の登録を行っているため，得られたツイートを適切に品詞分解することが可能である．その後品詞分解をして得られた単語をツイートごとにリスト化し，感情語辞書に登録されている単語とのマッチングを行う．感情語辞書にヒットしない単語が出てきた場合それらの単語を新語・未知語とし，それらの前後にある単語を新語・
図1

システムの概要図

未知語に対する周辺語とする．周辺語には感情語辞書に登録されている感情極性値を付与し，新語・未知語の感情推定を

3. 1 感情語辞書する際に利用する．本研究では，単語の周辺語にはその単語提案手法を実現する上で必要となる感情語辞書についての説の感情極性に対して相関があると仮定し，周辺語の感情極性明を行う．感情語辞書とは感情を表す単語を集めた辞書のこと

値から新語・未知語の感情極性値を推定する．なお，利用する mecab-ipadic-NEologd のバージョンは 2016 年 11 月 17 日に更新された mecab-ipadic-2.7.0-20070801-neologd-20161117とする．

3. 4 評 価 方 法
3. 3 節で得られた新語・未知語に対し，周辺語を用いた感情値付与を行う．新語・未知語の前後に存在する周辺語を参照
し，単語感情極性対応表から周辺語に与えられた感情極性値の相加平均を算出する．得られた単語の感情極性値はあらかじめ設定した閾値に従って「ネガティブ」「ポジティブ」「ニュートラル」の 3 値に分類する．前後に感情値がなく，相加平均を算出できない場合には単語の感情値を 0 とし，自動的に「ニュートラル」に分類する．評価対象は，ランダムに選ばれた 100 件のツイート中に含まれる新語・未知語とする．動詞，形容詞，
副詞などの用言の新語・未知語は，活用形が多く，適切な感情値付与が困難であることに加えて，前後の文脈や周辺語によっ

図 2 ユーザ実験の一例て感情の捉え方が大きく変化してしまうため，常に一定の感情値を与えることができない．そのため，評価の対象とする品詞は文脈によって感情の捉え方が大きく変化せず，一定の感情値を与えることができる体言である名詞のみとする．なお，周辺語は用言，体言の両方を対象とし利用する．
取得したツイートの例を表 1 に示す．ツイートの取得にはPython 用 TwitterAPI 利用ライブラリ Tweepy [13] を用いた．
表中の下線は MeCab と感情語辞書を用いて新語・未知語と判定された名詞を示している．
抽出された名詞をユーザに評価してもらうためのユーザ実験の一例を図 2 に示す。正解データは，評価対象としたランダム
な 100 件のツイート中の新語・未知語と判定された名詞に対し，
テストユーザに手動で「ネガティブ」「ポジティブ」「ニュートラル」の 3 値をタグ付けしてもらうことで作成する．最終的な評価はシステムによる新語・未知語の感情値の評価とテスト
ユーザによる正解データで比較をし，その適合率で行う．

説を検証すべく，システムの作成及びそれによる実験を行った．
実験に際して，ツイートデータを自身の TL から 100 件取得し，それらを MeCab により品詞分解した．その後，単語極性対応表に対応する単語には感情値を与え，登録の無い単語に対しては 0.0 の感情値を与えた．なお，新語・未知語は名詞のみとし，品詞分解の際に意図せず得られた不適格な名詞はシステム中であらかじめ取り除いている．
不適格とした単語の種類としては，URL や数値，指示語，ユーザネームなどの名詞や，「ワンマ」+「ン」や「もうこん」+「な」などシステム辞書によって適切に分解できないもの，「好き」「ほんとうに」など名詞でないのに名詞と判定されてしまったものなどが含まれる．
抽出された新語・未知語に対しその前後の単語の感情値の相加平均を算出した後，ネガティブな単語に対して −0.5 以下，ポジティブな単語に対しては +0.5 以上，それ以外をニュートラ

表 1 取得ツイートの一例

ルとする閾値を設定し，全新語・未知語に感情極性を与えた結学生の論文のドラフト、たまに文字がダミーで「あ」で埋められて果を表 2 に示す．なお，数回にわたって出現した単語に対してるのがあって、「また、以下の考察を行った。あああああああああ
あああああああああ」とか書いてあってちょっとホラー
論文の錬金術師
スカやレゲエを聴いて電車で移動してると、気づいたらめちゃ自分がノリノリになっててヤバイな。。
貴方の指の魔剤？
恋人に髪切ってもらい帰りであろう親と落ち合うからムサコのフードコートにいるけど、適度なざわめきでいい場所◯

は平均スコアを算出した．
表 3 にはベースラインとして，各新語・未知語に対して −1.0
から +1.0 のランダムな値を与え、同一の閾値を用いて感情極性を与えた単語の総数を示した．
表2

感情極性評価（閾値 = ±0.5）[単位：語]ポジティブ ネガティブ

1

帰宅なう。寒かった。ガンダムはニュースの後で見るよ、

12

ニュートラル

合計

151

164

こないだアイロンで襟を焦がしてしまったシャツの襟を取って、
ノーカラーシャツにリメイクした ( ω ) 悪くない ( ω )テストの日程が被ってはいけない日に被ってオワオワリなんだが

表3

感情極性評価（閾値 = ±0.5）[単位：語]ポジティブ ネガティブ30

4. 評 価 実 験
4. 1 実 験 結 果
4. 1. 1 システムによる新語・未知語の感情スコア
新語・未知語の感情は周辺語の感情に依存しているという仮36

ニュートラル

合計

98

164

上式で算出した p 値は 1.74285E − 05 となり，「両システム4. 1. 2 ユーザ実験結果
本研究におけるシステムの評価指標である取得新語・未知語の感情極性の正解データは，ユーザ実験によって決定した．

の母集団の分布に差はない」という帰無仮説は棄却され，提案システムの有効性が統計的に優位であることがわかる．

ユーザ実験では，取得した全 164 語の新語・未知語に対して，

しかし，提案システムによる評価の感情別の適合率（表 6）

共起される感情が前向きな感情である場合「ポジティブ」，後ろを見ると，ポジティブ・ネガティブと判定された新語・未知語

向きな感情である場合「ネガティブ」，そのどちらにも当てはの正解データとの適合率はそれぞれ 0.0000%，0.0833%となっ

まらないまたは感情が共起されない場合「ニュートラル」と回ている．取得できた全 164 語の新語・未知語の中で，ポジティ

答してもらった．また，その新語・未知語自体を知らない場合

ブな単語が 1 語，ネガティブな単語が 12 語と少ないことを考にはあいまいな感情を付与させないために「わからない」と回慮しても，ほとんど正解データに適合しておらず，適合率が非答してもらった．
「わからない」の回答を除き，ユーザの回答が常に低いということが分かる．

一番多かった感情極性を正解とする．各感情における正解デー

また，実験データが極端にニュートラルに偏っているため，

タの数を表 4 に示す．回答票が同数だった場合には「ニュート全ての単語をニュートラルとする Base 2 の適合率は 75%となラル」を除く感情極性で一番多い回答を選択した．なお，ユーり，提案システムはこれに及ばない結果となっている．

ザ実験の被験者は 10 名である．被験者に関する情報は付録に

このような結果となった原因を，取得単語数，周辺語への対
応，文脈の単語への影響，感情閾値の有効性の 4 項目にあると記載した．

し，それぞれに対する考察を以下に示す．

表 4 各感情における正解データ数
ポジティブ ネガティブ ニュートラル

20

21

123

合計

164

5. 1 取得単語数
本システムで解析したツイートは 100 件で，その中に含まれていた新語・未知語と判定された単語は重複を含まず数えると

4. 2 評164 語であった．新語・未知語の数としては解析するにあたっ

価システムによって生成された新語・未知語の感情評価とユー
ザ実験により得られた正解データとの比較した結果を以下に示す．システムとランダムに値を与えたベースライン Base 1 と全ての単語をニュートラルと判定した Base 2 において全取得
新語・未知語の正解データとの適合数および適合率を表 5 に示す．また，システム評価における各感情ごとの適合率を表 6 に示す．

て十分な量であると考えられるが，周辺語に感情極性値を持つものが少なかったため，平均値を算出することができなかった
新語・未知語が多く出てしまった．これを解決するためには，更に多くのツイートを解析し，重複した単語の感情極性値に対しては得られた値の平均値を算出することで改善できると考えられる．

5. 2 周辺語への対応
本システムにおいて，新語・未知語の周辺語は必ずしも感情

表 5 システムとベースラインの正解データにおける適合数・適合率

極性値を持っているとは限らないということを考慮していない

適合数

適合率

ということが挙げられる．各取得新語・未知語に対しての前後システム

114 0.6909の単語の感情値を算出した数値を記録した際，得られた新語・Base 180 0.4848

Base 2123 0.7500

未知語の感情値が 0 と出力されているものが多く見られた．これは，新語・未知語の周辺語に感情値の無い場合には，平均値を算出することができないため，該当単語の感情値を 0 とした

表 6 システム評価における各感情極性ごとの適合率
ポジティブ

ネガティブ ニュートラル

0.00000.08330.8750からである．つまり，感情極性値の平均が 0 となっている単語に関しては周辺語から感情値を取ることができていないため，
感情推定以前の問題であり，システムとしては不十分であると言える．これを踏まえてとることのできる対策は二つあると考える．一つは周辺語が感情極性値を持たない場合はさらにその5. 結果・考察

周辺語を取得するという方法を取ることである．もう一つは各

ここでは，得られた結果とその評価を基にした本システムの結果の考察と，その原因についての考察を行う．
表 5 をみると，ランダムに感情値を付与したベースライン

新語・未知語をキーワードとして含むツイートを多数取得してシステムに入力として与え，感情極性値の平均値を算出するという方法である．

Base 1 の適合率が約 49%であるのに対し，提案システムによ5. 3 文脈の単語への影響

る適合率は約 69%となっており，ランダムなベースラインより単語の出現する文脈や文全体の感情によって，同じ新語・未も提案システムによる評価の適合率の方が高いことが分かる．

知語でも感情に違いがあるということを考慮していないことも

これは符号検定 [9] による p 値からも明らかである．

原因の一つであると考える．例えば，「スカ」という単語は「は∑n′′ずれ」という意味と「音楽のジャンルのひとつ」という意味の

p-value =

2

′ Ck
k=0 n

2 n′

∑n′′
=

′ Ck
k=0 n

2n′ − 1

2 つを有する．前者はネガティブな感情を有するが，後者はそのジャンルが好きな人にとってはポジティブ，もしくはニュートラルだと捉えられると推測できる．このように，単語だけ見表 7 キーワードとした新語・未知語てもこれがどちらの意味であるのかを断定することはできない

感情極性

新語・未知語ため，感情推定を行う際には単語を含む分の文脈や全体の感情

ポジティブ

神曲，大人気，キュン，素敵，サンキュー，キタコレ，を考慮しなければならない場合があると言える．

5. 4 感情閾値の有効性
本研究では，「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」のきれい，草，ノリノリ，結婚式
ネガティブ

ネガティヴ，エラー，メンヘラ，ブス，罪悪感，無理，
ホラー，墓場，ネタバレ，卒論

ニュートラル

状態，出だし，説，こないだ，日，図書館戦争，人，感情極性に分類する際，感情極性値にネガティブな単語に対しツイート，LINE，年会，普段，前，やり方，感じ，ては −0.5 以下，ポジティブな単語に対しては +0.5 以上，そ

日本，インスタ，fox，チャリンコ，気分，合宿，れ以外をニュートラルとする閾値を設定した．これは，単語感考察，TL，普通，ブログ，人生

情極性対応表においてポジティブ・ネガティブと判断された単表 8 ポジティブな単語に対する評価

語の感情極性値の平均値がそれぞれおよそ +0.5，−0.5 であっポジティブ

ave pos

神曲−0.0872

出してみたところ，マイナスの数値となるものが多いことが分

大人気−0.1697

かった．これは感情極性辞書として利用した単語極性対応表のキュン−0.1058

辞書作成システムによって単語の感情を数値化した際，人間が素敵−0.2535

実際に感じる感情とシステムによる感情極性値の不一致に依

サンキュー−0.0610

キタコレ−0.0876きれい−0.1139草−0.0759

ノリノリ−0.1006

結婚式−0.1494

たため設定した．しかし実際に周辺語の感情極性値の平均を算るものと考えられる．その感情の不一致を補正するのが閾値であり，今回の実験ではその閾値が適切でなかったことが原因だと考察できる．よって，閾値をより適切な値に変更することによって，その不一致を解消し，精度を向上させることができると考えられる．

表 9 ネガティブな単語に対する評価

6. 追 加 実 験

ネガティブ

ave neg

ネガティヴ−0.1946

エラー−0.1485

メンヘラ−0.2058

ブス−0.1376

罪悪感−0.2232

6. 1. 1 本実験の意義

無理−0.1334

5. 2 節では，取得した新語・未知語の周辺語に感情極性値がホラー−0.1723

無い場合を考慮し，新語・未知語をキーワードとして検索して墓場−0.1584

ネタバレ−0.1824

卒論−0.1070

考察を踏まえてシステムの推定精度を向上させるための追加実験を行った．ここではその追加実験の内容とその結果，および考察を行う．

6. 1 実験得られた多数のツイートの感情極性値の平均値を取ることで，感情値を取得することができると考察した．まだ，5. 4 節では，
適切な閾値の設定によって本システムを用いた感情推定の精度を向上することができるであろうと述べた．

7. 考

察

今回の追加実験は，新語・未知語をキーワードとして得られたツイートから感情極性値の平均を算出し，その結果を踏まえ得た表を用いて結果の考察を行う．まず，値が 0 となって出て各感情に対して適切な閾値を設定することができるか調査す

力された単語を詳しく調べた．すると，周辺語に感情値を持たることを目的とする．

ず，全く同一の内容のツイートが取得されているものや，単語6. 1. 2 実 験 内 容

が中途半端な形で形態素解析されているために当てはまる単語

正解データにおいて「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートの前後に感情値が無い場合などに感情値が算出できずに 0 とラル」と判定された単語をキーワードとしたツイートを各単語なってしまうことが分かった．

100 件取得し，作成した評価システムで感情極性値を算出し，次に，追加実験により得られたすべての値は 0 を下回り，マ

その平均値を出力する．なお，キーワードとした単語は，回答

イナスの値となっていることが分かる．これにより，ポジティ

票数の多かった「ポジティブ」「ネガティブ」な単語上位 10 単

ブな単語であっても値がプラスになるわけではないことが分か

語ずつ，「ニュートラル」は全員がニュートラルと回答した単語

り，人間の評価とシステムの評価の不一致が明確となったと言のうち，人物，場所，動物などを名前を除く 25 単語とした．実える．

際に対象とした単語は以下の表 7 に示した．

では，この結果から適切な閾値が設定できるか考察する．出6. 1. 3 実 験 結 果

力された各値の平均を求めたところ，表 11 となった．同時に各感情における感情極性値の平均を表 8，表 9，表 10 にそれ

各感情の最小値・最大値も記録し，どの各感情の各感情極性値

ぞれ示す．

は程度の範囲に及ぶのかをまとめた．

表 10 ニュートラルな単語に対する評価
ニュートラルave neu

9. 今後の展望状態−0.2199−0.1504

今回の研究では，新語・未知語はどのツイートでも必ず同じ

出だし
説−0.1541

こないだ−0.0852日−0.1191とを前提にして推定を行うと精度を上げることができるだろう

図書館戦争−0.1591と考えた．そのために，ツイート自体の全体的な感情を分析し，

人−0.1811

そこから得られた新語・未知語がそのツイート自体の感情とどツイート−0.1673の程度相関があるかを研究する必要があるように感じた．

LINE

0.0000

新語・未知語の感情推定手法の研究は，まだどの研究におい年会

0.0000ても高い精度を出すことができていないため，今後も積極的に普段−0.1942

前−0.2334

やり方−0.2250

感じ−0.0901

日本−0.1476

インスタ−0.1416fox

感情極性値を持つと仮定して感情推定を行ったが，単語の感情
極性値はツイート毎にある程度の振れ幅があるがあるというこ

行われていくべき研究分野のひとつであると考える．

文

0.0000チャリンコ−0.1432

気分−0.0932

合宿−0.1920

考察−0.1536

TL

0.0000普通−0.1296

ブログ−0.0179

人生−0.1381

表 11 各感情の平均感情極性値とその範囲
ポジティブ

ネガティブ ニュートラル

平均値−0.1205−0.1663−0.1493

最小値−0.2535−0.2232−0.2334

最大値−0.0610−0.1070−0.0179

まず，各感情ごとの平均値を比較すると，ネガティブ < ニュー
トラル < ポジティブの順に平均値が高くなっていることが分かる．この結果からある程度の相関はあると推測できる．しかし，これらの値の差はとても小さく，各感情を十分に差別化できるとは言えない．また，同様に最小値・最大値で評価値の範囲を比較してみてもそれぞれの差はほとんどないため，各感情を推定するのには十分でないと言える．

8. 結

論

本研究では，新語・未知語の持つ感情を推定するために，単語の周辺語の感情極性値を用いた推定方法を提案し，実験を行った．最初の提案手法による実験では精度よく推定することができなかったが，追加実験では新語・未知語の周辺語の感情極性値にはある程度の相関があることが分かった．各感情はそれぞれ個別の感情極性値の範囲を持っているが，範囲が重複している箇所があることが分かった．故に，今回の実験のように一定の閾値を与えることによって行う感情分類は難しいと言える．

献[1] 松林圭， 五味京祐， 古川和折， 松尾祐佳， 松原良和， 日諸
マルセロ優次， 中村拓哉， 山下晃弘， 松林勝志，“Twitter 上に投稿された文章に基づく感情推定手法とその応用に関する検討,” 情報処理学会第 78 回全国大会， 2016．
[2] 堀宮ありさ， 板野遼平， 佐藤晴彦， 小山聡， 栗原正仁， 沼澤
政信，“Twitter における発話者へのリプライを用いたユーザ感情推定手法,” DEIM Forum 2012 F2-1， 2012．
[3] 村石将嗣， 北山大輔，“ツイートの感情推定に基づく対になる感情を誘発する行動の推薦手法,” DEIM Forum 2016， P2-2，
2016．
[4] 山本湧輝， 熊本忠彦， 灘本明代，“Twitter 特有表現を考慮したツイートの多次元感情抽出手法の提案,” 情報処理学会関西支部 支部大会， 2014．
[5] 高村大也， 乾考司， 奥村学，“スピンモデルによる単語の感情
極性抽出,” 情報処理学会論文誌 Vol．47 No．2， pp.627-637，
2006．
[6] 小林のぞみ，乾健太郎，松本裕治，立石健二，福島俊一, “意見抽出のための評価表現の収集,” 自然言語処理，Vol．12, No．3,
pp.203-222, 2005．
[7] 東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治, “述語の選択選好性に着目した
名詞評価極性の獲得,” 言語処理学会第 14 回年次大会論文集,
pp.584-587, 2008．
[8] 中道龍三, 徳久雅人, 村上仁一, 池原悟, “情緒推定の手がかりとなる接続表現の収集,” 電子情報通信学会技術研究報告書． TL,
思考と言語 108(353), pp.1-6, 2008.
[9] 酒井哲也，“情報アクセス評価方法論 検索エンジン評価のために，” コロナ社，pp.152-154，2015．
[10] “MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological
Analyzer,” http://taku910.github.io/mecab/．
[11] “mecab-ipadic-NEologd : Neologism dictionary for MeCab,”https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/blob/master/README.ja.md.
[12] “Word2Vec,” https://deeplearning4j.org/ja/ja-word2vec.
[13] “Tweepy,” http://www.tweepy.org/.

付録

ユーザ実験に協力していただいた 10 名の被験者の情報を以下に記載する．
表 A· 1 ユーザ実験被験者情報
ユーザ 年代性別 職業

1 20 代 男性 学生
2 20 代 男性 学生
3 20 代 男性 学生
4 20 代 男性 学生
5 20 代 男性 学生
6 20 代 男性 学生
7 20 代 男性 学生
8 20 代 男性 学生
9 20 代 女性 学生
10 10 代 女性 高校生