DEIM Forum 2016 P2-2

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
村石 将嗣†

北山 大輔†† 工学院大学情報学部 〒 163-8777 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †j112109@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

マイクロブログである Twitter では，数多くのユーザが日々のできごとや，感じたことを投稿している．

一度に投稿（ツイート）できるのは 140 文字までであり，簡潔な文章でツイートしなくてはならない．このような短い文章では，ユーザの感情が素直に表れやすいという特徴がある．本研究ではその特徴を活かし，ネガティブな感情を抱いているユーザに対し，それを解消できるようなポジティブな感情を誘発する行動を推薦する手法を提案する．
まず，感情辞書を用いてツイート中からユーザの感情を抽出する．次に，抽出した感情と「対になる感情」を決定する．そして「対になる感情」を誘発する行動を推薦する．本稿では，提案手法にしたがってプロトタイプシステムを作成し，感情推定の精度や，推薦された行動が「対になる感情」を誘発するかを被験者を用いて評価する．
キーワード

感情推定，感情語，Twitter，行動推薦

1. は じ め に消できれば，ネガティブなツイートの減少が期待できると考えられる．

近年，情報化社会は著しい成長を遂げ，スマートフォンの登また Twitter では，テキストの長さは 140 文字以内という場によりインターネットはいつでも，どこでも触れることので制限がついたものとなっており，ユーザはこの制限に則ってツきる身近な存在となっている．さらにインターネットの普及にイートをしなければならない．このような短い文章の場合，ツより，コンピュータを介してコミュニケーションを取る (CMC :イート内容は簡潔で伝わりやすいものでなければならないた

Computer Mediated Communication) 機会が飛躍的に増加しめ，ユーザの感情がその文章内に素直に表れやすいという特徴

た．特にスマートフォンでの CMC においては，時空間的制約がある．

はほぼ無いに等しいことも手伝い，人々は身近なコミュニケー

そこで本研究では，ツイートには感情が表れやすいという特ションツールとして，SNS（Social Networking Service）に高徴に着目し，図 1 に示すように，ツイートの感情を推定し，そい頻度で触れている．そこでは数多くのユーザが，みんなに伝の感情がネガティブ側のものであった場合，ポジティブ側の感

えたいことや感じたことなどを，主にテキストで自由に投稿し情を誘発できるような行動を推薦する手法を提案する．

たり，または会話したりしている．

以下，2 節にてテキストに対しての感情に関する関連研究にTwitter は，知らないユーザとも気軽に繋がることができる．

ついて述べる．3 節では，感情を推定するために使用する感情

現実での友人と，ネット上での友人でアカウントを分けて運用

辞書 [1] [2] について，例も含めて紹介する．4 節では，提案手しているユーザも多く存在する．ネット上の友人と繋がるため法とそれを用いたプロトタイプシステムについて，5 節ではシのアカウントでは，現実とは別の，ネット上だけでの人格を作りステムを実際に使用した際の出力例を図を用いて説明する．6

出しているユーザもいる．そのような事実も手伝い，Twittter

節では提案手法に対する（1）感情推定の精度（2）選定された

上では，攻撃的，またはネガティブなツイート（負の感情ツ

行動の適切さの 2 つの項目についての評価実験と，その結果とイート）が散在している．しかし，攻撃的，またはネガティブ

考察について記載する．7 節では，本研究のまとめと今後の課なツイートをすると，心疾患のリスクが高まるという意見があ

題について述べる．

る（注 1）．また，攻撃的，またはネガティブなツイートの回数が多いユーザは，他のユーザから見た場合，「あまりフォローした

2. 関 連 研 究

くない」という意見も多数ある（注 2）．このようなことから，負Yahoo!Japan が提供している，Yahoo!リアルタイム検索 [3]の感情ツイートの回数が多いユーザは，他のユーザから見たと内で参照できる機能に，Yahoo!つぶやき感情分析がある．検索

き，あまり好ましくないユーザとみなされるということがわか

窓にキーワードとしてクエリを入力すると，そのクエリが含まる．負の感情ツイートの回数が多いユーザは，負の感情を抱いれるツイートなどを検索・表示し，そのキーワードが含まれるているときにツイートをしていると推定できる．その感情を解話題についてユーザがどのような感情を抱いているかをネガ
ティブ・ポジティブの 2 極で表現したものである．武田ら [4]（注 1）：http://healthpress.jp/2015/03/twitter.html（注 2）：http://ranking.goo.ne.jp/ranking/category/092/O7 nol4YPLr6/による研究では，感情の起伏の大きさを用いて，相手に伝えたい体験を素早く見つけるためのインタフェースが提案されてい

表1
ツイート

感情DB

形態素解析
ツイートの感情値
とカテゴリ

感情辞書

②感情の推定推定された感情とカテゴリ

Yahoo!知恵袋
データセット

⾏動DB①感情値の算出とカテゴリの推定

推薦

感情辞書

単語

楽しい - 悲しい

うれしい - 怒り

のどか - 緊迫

リラックス

0.91

0.59

0.55

安らぎ

0.37

0.70

0.68

怒り

0.06

0.04

0.18

怖い

0.32

0.35

0.29

悲しい

0.01

0.47

0.51

楽しい

0.98

0.79

0.70

落ち込み

0.53

0.59

0.14

高揚

0.43

0.40

0.68

③感情とカテゴリから推薦する⾏動を選定

図1

概 念

図

る．江村ら [5] による研究では，ユーザが Twitter でツイートした文章から感情，コミュニケーション，動作のタイプを推定し，それに適した顔文字を推薦するという手法が提案されている．吉田ら [6] による研究では，そのツイートに適した顔文字を推薦するため，ツイートから感情を推定し，その顔文字がどんな感情の時に使われているかをまとめた顔文字データベースの構築を行っている．杉本ら [7] による研究では，推薦に適した感情推定の方法を，口コミから感情を抽出する場合において検討している．武富ら [8] の研究では，Twitter は短い文章であることからユーザの感情が素直に表れやすいという特徴に着目し，ツイートから感情を推定し，そのツイートをしたユーザがどのような特徴を持っているかで分類する手法を提案している．村上ら [9] による研究では，Yahoo!リアルタイム検索 [3] のように感情をネガティブ・ポジティブの 2 極で可視化するアプ
リケーションの開発について研究されている．奥村ら [10] による研究では，ツイートに対して，文章とそれに含まれる顔文字

図 2 Plutchik の感情の輪という 2 つの方向から感情を推定している．
これらの研究などでは，ツイートからの感情推定，及び推定した感情からの推薦手法について述べられている．本研究では，
ツイートからの感情推定にとどまらず，他の感情を誘発するような行動を推薦することを目的としている点で異なる．また，
感情推定部分に関しては，従来手法を組み合わせることで精度を向上させることが可能であると考えている．

3. 感 情 辞 書
感情辞書 [1] [2] とは，「ある感情を有する単語はその感情を表現する感情語群と共起しやすく，逆の感情を表現する感情語群とは共起しにくい」という仮定のもと，新聞記事データを用いて，ある単語と対比的な感情を有する 3 つの感情語群との共起の仕方を調べ数値化したものを，その単語の感情値として辞書として登録したものである．辞書に登録されている単語の例を
表 1 に示す．このように，各単語には 3 つの感情値が設定されており，それぞれ別の感情を表す感情軸が用いられている．軸はそれぞれ，1 軸（楽しい - 悲しい），2 軸（うれしい - 怒り），3 軸（のどか - 緊迫）となっている．感情値は 0〜1 の範囲となっており，1 に近いほどポジティブ側（楽しい，うれしい，の寄っていることを表す．

4. 提 案 手 法
4. 1 感情の選定
Plutchik の感情の輪（図 2）（注 3） をもとに，Twitter に表れやすいネガティブな感情を列挙し，大別するとそれが「自責(remorse)」，「悲しみ (sadness)」，「不安 (fear)」，「怒り (anger)」の 4 つであると推定し，ネガティブ側の感情語を決定した．この 4 つの感情を感情辞書 [1] [2] を用いて該当する（またはそれに近い）感情語に置き換えたところ，それぞれ「落ち込み」，「悲しい」，「怖い」，「怒り」となった．さらに，感情辞書 [1] [2]を用いて，感情値が対極にある（またはそれに近い値を取る）
感情を抽出し，それを対になる感情と決定した．図 3 に対になる感情を示す．軸として対になる感情を用意することによって，推定された感情がネガティブ側かポジティブ側か判別することができる．

4. 2 感情の推定
ツイートから感情を推定するためには，まず文章に含まれてどか），0 に近いほどネガティブ側（悲しい，怒り，緊迫）に（注 3）：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Plutchik-wheel.svg

を+動詞」となるものを取り出すというものである．

Positive

本研究では，まず回答の文中に「を」が含まれるものを探し，
高揚

楽しい

安らぎ

リラックス

見つけたら係り受け解析エンジン Cabocha [13] を用いて，回答文を係り受け解析する．係り受け解析の結果から，次に「を」を含む文節を探しだし，その文節から文章の先頭方向へ向かって遡っていき，係っている名詞を含む文節を見つけ，連結する．
その後係り先の動詞を含む文節を見つけ，「を」を含む文節と連

Negative

結し，行動として取り出す．
悲しい

落ち込み

怖い

怒り

4. 4 推薦する行動の選定推定した感情がネガティブ側のものである場合のみ，入力さ

図3

れた文章のカテゴリを推定し，行動データベースを用いて推薦感情の 4 軸する行動を選定する．カテゴリ推定は，Yahoo!知恵袋データ第2 版に含まれる質問文の中から，入力された文章に含まれる形
入力部

態素を含むものを列挙する．その中で最も多く含まれる「質問文のカテゴリ」を抽出し，それを入力された文章のカテゴリとして推定する．行動に関しては，前節で抽出した行動を，スコアリングしランキングしたものを使用する．スコアリングには，

1 つの行動中に含まれる各形態素について，抽出された全行動
出力部
感情推定部

の形態素中における出現頻度を用いる．その出現頻度を対数化して差をなくし，行動の文字数で割ったものを行動のスコアとする．以下がスコアの算出に用いる式となる．

行動推薦部

Score(ai ) =log(f req(mi ))Length(ai )(1)

ai は 行 動 ，mi は 形 態 素 ，f req(mi ) は 形 態 素 の 出 現 頻 度 ，
図 4 プロトタイプシステム

Length(ai ) は行動の文字数である．その後スコアが降順となるようにランキングし，上位 10 件に対しルーレット選択方

いる言葉にどんな感情が含まれているかを推定する必要がある．

式を用いて，1 つの行動を決定し，それを推薦する．ルーレッ

そのために，形態素解析エンジン Mecab [11] を用いて，形態素ト選択方式では，上位 10 個のスコアの合計値を分母，その行に分解し，各形態素に対して感情辞書 [1] [2] を用いて，感情値

動のスコアを分子とした確率を用いて選定する．

を算出する．次に，求まった各形態素の感情値を平均して，そ5. プロトタイプシステムのツイート全体の感情値とする．ツイート全体の感情値と，予め設定した 4 軸の感情との距離をユークリッド距離を用いて計作成したプロトタイプシステムに，インプットとしてツイー

算し，それを類似度とする．そして，類似度が一番高いものをトに見立てた文章を入力した場合の出力例を図 4 に示す．以下

そのツイートの感情であると推定する．

では，システムについて入力部と出力部の 2 つについて説明

4. 3 行動データベースを用いた行動推薦
本研究では，ネガティブ側の感情に対してポジティブ側の感する．

5. 1 入 力 部

情を誘発するために行動を推薦するが，その推薦については，

このシステムでは，インプットは画面上部のテキスト入力欄

予め構築したデータベースを基に行う．これは，Yahoo 知恵袋に入力する．また，改行，スペースについては，感情値に影響に含まれる質問の中から，質問文中に「落ちしないので自由に入力できる．テキスト入力欄に文章を入力し，込」，「悲しい」，
「怖い」，
「怒り」，
「高揚」，
「楽しい」，「安らぎ」，

画面中央にあるボタンを押すと，感情推定並びに行動推薦を開「リラックス」を含む質問を抽出し，それぞれに対する回答の中

始する．

（注 4）

データ第 2 版

から行動を表す記述を抽出し，データベース化したものである．

5. 2 出 力 部

このデータベースは，感情の 4 軸の各感情について Yahoo!知

出力部は，感情推定部と行動推薦部で構成される．感情推定

恵袋の質問文カテゴリ別に構築した．行動を抽出するアルゴリ

部では，入力された文章を形態素解析エンジン Mecab [11] を

ズムは，Mine らの手法 [12] を応用した．Mine らの手法では，用いて形態素解析し，各形態素について感情辞書 [1] [2] を用いYahoo 知恵袋に投稿された質問に対する回答文から，「を」を含て感情値を検索した結果が上部に表示されている．その下には，む文節を抽出し，「を」の文節に係っている名詞を含む文節と，各形態素の平均をとり文章全体の感情値としたものが，3 軸上「を」の文節が係っている動詞を含む文節を探しだし，「名詞+でそれぞれどのような値をとったかが表示されている．さらにその下に，文章全体の感情値との類似度によって推定された，（注 4）：http://www.nii.ac.jp/dsc/idr/yahoo/chiebkr2/Y chiebukuro.html

感情の 4 軸内での感情が示されている．その感情についての感

情値も示されている．行動推薦部には，行動データベースを用情の解消に対して適切であるか」について評価を行った．そのいて，推定された感情に対して選定された行動が示されている．

結果を表 3，表 4，表 5 に示す．表中の「ネガティブ」は，ネ

またその行動は，定型文内に組み込まれ表示される．

ガティブな感情を質問文に含むもののみで構築した行動データ

6. 評 価 実 験
提案手法に対し，以下の 2 点について評価をするために実験を行った．

ベースによる結果である．また，「ポジティブ」についても同様であり，「ネガポジ」は前述の両感情について構築した行動デー
タベースによる結果である．
表 3 より，感情による特徴的な差はなく，全体的に n が増加（ 1 ） 感情推定の精度（評価項目数 24）するほど行動適合率が低くなっている．表 4 より，「健康，病気，（ 2 ） 選定された行動の適切さ（評価項目数 348）

病院」，
「マナー」，「消費者問題」に関しては，ポジティブ側の被験者は，クラウドソーシングサイトである CrowdWorks（ク

行動適合率が低くなっていることから，ネガティブ側のみ，まラウドワークス）（注 5） によって集めた述べ 80 人である．一つたは両側で抽出された行動を推薦すればよいことがわかる．
「スの評価項目につき 10 人が回答した．被験者の回答を正解としポーツ」，「ストレス」ではポジティブ側の行動適合率が高いこて，評価を行う．それぞれの実験について，以下に詳細を示す．

とから，この 2 カテゴリに対してはポジティブ側のみで抽出さ

6. 1 感情推定の精度れた行動を推薦すればよいことがわかる．表 5 より，「悲しい：

まず，Twitter から感情を含むと考えられる 24 個のツイート

恋愛相談，人間関係の悩み」や「怒り：ストレス」のように，を選出した．被験者は，それぞれのツイートに対して「落ち込各感情各カテゴリの 1 つずつについて，ネガティブ側のみで選

み」，「悲しい」，
「怖い」，
「怒り」，
「高揚」，
「楽しい」，「安らぎ」，

定された行動の結果が良いものや，ポジティブ側のみで選定さ「リラックス」の中でどの感情に当てはまる（または一番近い）れた行動の結果が良いものなど，ばらつきがある．また，「悲しと感じるかについて回答した．被験者の回答のうち最多であっい：音楽」のように，「感情とカテゴリ」によってネガティブ側

た回答を正解として用いる．正解と，提案手法によって推定さから抽出した行動数とポジティブ側から抽出した行動数に偏りれた感情を比較し，システムの感情推定の精度について評価しがあり，行動数が多い方の行動のスコアが全体的に高くなるた

た．結果について表 2 に示す．

め，両方を使っても「ネガポジ」の行動がどちらかの結果と全結果より，感情推定の精度は約 20.83 ％，正解に対して推定

く同じになるか，もしくはほぼ同じになる傾向がみられた．こされた感情の類似度における平均順位は 4.08 位であった．ここで，結果が良くない手法については，抽出された行動に日本の原因について，感情辞書 [1] [2] は，ツイートのような短文を語として意味の通らないものが多数含まれていたことが原因で，想定して作られたものではなく，新聞記事に対して作成された

被験者が選ばなかったということがあげられる．例えば，「特をものであり，辞書に登録されていない形態素が多数登場したたする」や「心をできる」などがあげられる．これについては，

めであると推定できる．例えば，表 2 の No.9「お土産は？って行動抽出のアルゴリズムを改良することにより，意味の通った言われると腹立つ」の場合，文章内の感情を最もよく表してい「解消できる」行動を抽出できると考えている．

ると考えられる「腹立つ」が登録されていなかった．これについては，Twitter におけるツイートなどの短文に対して作られ

7. お わ り にた感情辞書を新たに作成し，使用することで精度の向上が期待

本研究では，Twitter におけるツイートのような短い文章にできると考えている．仮に，先の条件に当てはまるツイートをは書き手の感情が表れやすいという特徴に着目し，ツイートの除いた場合，感情推定の精度は約 26.31%，正解に対して推定

感情を推定し，ネガティブな感情の場合にその対になる感情をされた感情の類似度における平均順位は 2.94 位となる．

誘発する行動を推薦する手法を提案した．また，ツイートに対6. 2 選定された行動の適切さ

して形態素解析エンジン Mecab [11] と感情辞書 [1] [2] を用い行動データベースに登録されている行動の中から，各感情 10て感情を推定し，Yahoo 知恵袋データ（第 2 版）を基に構築さカテゴリのスコア上位 5 件（5 件に満たない場合は最大数）をれた行動データベースを用いて行動を選定し，推薦するプロト抽出した．使用した 10 カテゴリは，「友人」，「恋愛相談，人間関

タイプシステムを作成した．

係の悩み」，「健康，病気，病院」，「マナー」，「メンタルヘルス」，

今後の課題として，感情推定の精度と推薦される行動の適切「音楽」，「消費者問題」，「就職，転職」，「スポーツ」，「ストレス」

さの向上に取り組む予定である．感情推定の精度について，3である．被験者は，それぞれのネガティブな感情について，「示点述べる．1 つ目は，感情値の算出法について．現在では各形された行動によってネガティブな感情は解消できそうか」につ態素の平均値をツイートの感情値としているため，例えば「（弱いて回答した．被験者の回答を正解とし，「スコア上位の行動にいネガティブな形態素）（弱いネガティブな形態素）（強いポジ

ついて，n 人以上の被験者が『解消できる』と回答した割合」

ティブな形態素）（弱いネガティブな形態素）」のようなツイー

を行動適合率として算出した．各感情各カテゴリについて，手トがあった場合に，強いポジティブな形態素の影響によって推法（ネガティブ/ポジティブ/ネガポジ）における行動別に，「選定される感情がポジティブ側になってしまい，正しく感情の推定された行動が，示されたカテゴリにおいて，ネガティブな感定が行えないという問題がある．これに関して，ツイート内でネガティブまたはポジティブな形態素が占める割合や，それを（注 5）：https://crowdworks.jp/

用いた重みなどのスコアを用いることで精度改善が期待できる．

表 2 感情推定の精度に関する評価実験の結果

No. ツイート

提案手法による

提案手法による

最多回答

による最上位

最多回答の順位1

近所の車屋アニソン流れまくってて面白い

楽しい

高揚

6

2

くっそ眠い

落ち込み

リラックス

2

3

胃が苦しい

落ち込み

怖い

2

4

ストレスと夜勤生活と食生活すべてがダメダメですね・
・
・

落ち込み

怖い

2

5

申し訳ない気持ちになってます

落ち込み

怖い

2

6

1 人でラーメン屋きたぁ！緊張する

高揚

高揚

1

7

くっそ頭いてぇ

怒り

安らぎ

8

8

散歩なう

楽しい

リラックス

4

できたてたい焼きうまい

9

お土産は？って言われると腹立つ

怒り

高揚

8

10

悲しいなぁ

悲しい

悲しい

1

11

冗談はさておき，早く教えてくれ

怒り

高揚

8

12

なんかミュートしてもゴキブリのように通知欄にいるこいつ何なの

怒り

怖い

4

13

今日も天気がいいね〜

リラックス

安らぎ

3

14

走って吐きそうになった

落ち込み

落ち込み

1

15

なんでこんな日に限って充電ケーブル持ってきてねえんだよボケ・
・
・

悲しい

リラックス

7

16

ディズニーシーでプロポーズされた話聞いて，ものすごいほっこりした日だったぞ

安らぎ

高揚

2

17

発表スライド枚数増えすぎてクソ

怒り

落ち込み

8

18

とりあえず（煽って）すいませんでした

落ち込み

怖い

3

19

完全にやる気が無くなった

落ち込み

リラックス

7

20

矛盾な自分が最高にムカつく

怒り

落ち込み

7

21

ふおおおおおおおおおおお！
！
！
！
！
！
！ ドミネーターかっこいいいいいいぃぃぃぃぃ！
！
！
！
！
！
！
！
！
！
！
！

高揚

高揚

1

22 「謎の深海生物」に惹かれて覗いてみたら、思った以上に謎だった件。
ごめん帰って！ 名前も見た目もコワすぎ！

怖い

高揚

2

23

絶対誰か確実におならした！
！くっさ！
！
！腹立つわー

怒り

高揚

8

24

向かいからすごく綺麗なお母さんが幼稚園男児の手を引いて歩いてきて、
高揚

高揚

1

一致率：約 20.83%

平均 4.08 位

すれ違うときにパッと幼稚園男児の顔を見たらお母さんとはまた違う顔の整い方をしたかっこかわいい子で、うわ〜〜〜ママはもちろん
パパもイケメンかよ〜〜〜と羨ましい気持ちになった

表3
感情
怒り

悲しい

怖い

落ち込み

手法

n=1

行動適合率：感情ごとの平均

2

3

4

5

6

7

8

9 10

ネガティブ

0.68 0.44 0.36 0.26 0.18 0.10 0.04 0.04 0.02

0

ポジティブ

0.62 0.49 0.36 0.29 0.22 0.20 0.13 0.07

0

0

ネガポジ

0.70 0.50 0.43 0.32 0.23 0.14 0.05 0.03

0

0

ネガティブ

0.73 0.59 0.44 0.23 0.19 0.14 0.04

0

0

0

ポジティブ

0.68 0.56 0.42 0.23 0.11 0.07 0.04 0.02

0

0

ネガポジ

0.72 0.61 0.47 0.27 0.16 0.10 0.02 0.02

0

0

ネガティブ

0.66 0.54 0.38 0.20 0.16 0.08

0

0

0

ポジティブ

0.64 0.57 0.44 0.41 0.21 0.12 0.04 0.02

0

0

ネガポジ

0.69 0.60 0.47 0.29 0.27 0.10

0

0

ネガティブ

0.70 0.54 0.39 0.25 0.23 0.15 0.11 0.07 0.02

0

ポジティブ

0.65 0.39 0.33 0.21 0.17 0.12 0.04 0.04

0

0

ネガポジ

0.71 0.51 0.38 0.25 0.22 0.13 0.08 0.05

0

0

0
0

0

2 つ目は，抽出した形態素について．文章から抽出された形

られる．これに関しては，Twitter での特有な表現などを追加

態素の中に，感情辞書 [1] [2] にはないものが含まれている場合

した，ツイートなど短文用の感情辞書を構築することにより改があり，それが端的な感情を表しているとき，感情の推定がう善できると考えている．3 つ目は，推定結果について，実際にまくできないという問題がある．これは，感情辞書 [1] [2] が新推定された感情が間違っていた場合に正解を教えることで，形聞記事を基にして作られたものであり，ツイートのような短文態素に対する機械学習を行い，精度を向上させることが可能なを想定して作られたものではないということが原因として挙げのではないかと考えている．また，別の辞書など，従来手法と

表4
カテゴリ
友人

恋愛相談，人間関係の悩み

健康，病気，病院

マナー

メンタルヘルス

音楽

消費者問題

就職・転職

スポーツ

ストレス

行動適合率：カテゴリごとの平均

手法

7

8

9 10

ネガティブ

n=1

0.6 0.60 0.45 0.30 0.20 0.10 0.05

0

0

0

ポジティブ

0.58 0.43 0.23 0.16 0.05 0.05 0.05 0.05

0

0

ネガポジ

0.60 0.60 0.45 0.30 0.15 0.05

0

0

0

0

ネガティブ

0.70 0.35 0.25 0.15 0.15 0.10 0.05

0

0

0

ポジティブ

0.65 0.45 0.30 0.15 0.05 0.05 0.05

0

0

0

ネガポジ

0.65 0.35 0.20 0.10 0.10 0.05

0

0

0

ネガティブ

0.65 0.65 0.40 0.15 0.15 0.10 0.05 0.05 0.05

0

ポジティブ

0.47 0.47 0.27 0.13 0.07 0.07

0

0

0

0

ネガポジ

0.73 0.67 0.47 0.13 0.07 0.07

0

0

0

0

ネガティブ

0.73

0.6 0.53 0.40 0.33 0.13 0.07

0

0

0

ポジティブ

0.47 0.33 0.20 0.07 0.07

0

0

0

0

0

4

5

6

0

ネガポジ

0.70 0.50 0.50 0.50 0.40 0.10

0

0

0

0

0.70 0.60 0.45 0.20 0.15 0.05

0

0

0

0

ポジティブ

0.79 0.53 0.43 0.26 0.15 0.05

0

0

0

0

ネガポジ

0.70 0.60 0.45 0.25 0.15 0.05

0

0

0

0

ネガティブ

0.64 0.54 0.41 0.26 0.26 0.20 0.13 0.13

0

0

ポジティブ

0.72 0.62 0.52 0.47 0.38 0.22 0.05 0.05

0

0

ネガポジ

0.81 0.81 0.67 0.58 0.52 0.29 0.15 0.15

0

0

ネガティブ

0.80 0.60 0.35 0.25 0.25 0.20

0.1

0.1 0.05

0

ポジティブ

0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17

0

0

0

0

ネガポジ

0.78 0.58 0.35 0.25 0.25 0.13

0

0

0

0

ネガティブ

0.95 0.55 0.40 0.30 0.20 0.10

0

0

0

0

ポジティブ

0.60 0.45 0.45 0.35 0.05 0.05 0.05

0

0

0

ネガポジ

0.95

0

0

0

ネガティブ

0.55 0.30 0.20 0.15 0.10 0.10

0

0

0

ポジティブ

0.80 0.73 0.67 0.47 0.47 0.29 0.18 0.18

0

0

ネガポジ

0.53 0.33 0.27 0.20 0.20 0.20 0.07 0.07

0

0

ネガティブ

0.60 0.50 0.50 0.25 0.15 0.10 0.05

0

0

0

ポジティブ

0.95 0.75 0.55 0.55 0.35 0.35 0.25 0.10

0

0

ネガポジ

0.60 0.50 0.50 0.20 0.15 0.10 0.05

0

0

0

7

8 9 10

表5

悲しい：恋愛相談，人間関係の悩み

悲しい：音楽3

ネガティブ

感情とカテゴリ

怒り：ストレス

2

手法

0.6

0.5 0.35 0.25 0.15 0.05
0

行動適合率：抜粋

n=1

2

3

4

5

6

ネガティブ

0.80 0.60 0.40 0.20 0.20 0.20 0.20

0 0

0

ポジティブ

0.80 0.60 0.20 0.20 0.20 0.20 0.20

0 0

0

ネガポジ

0.60 0.60 0.20

0

0

0

0

0 0

0

ネガティブ

0.20 0.20 0.20 0.20

0

0

0

0 0

0

ポジティブ

1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.80 0.40 0

0

ネガポジ

0.20 0.20 0.20

0

0

0 0

0

ネガティブ

0.75 0.75 0.75 0.50 0.50 0.25

0

0 0

0

ポジティブ

0.67 0.67 0.67 0.67 0.33 0.33

0

0 0

0

ネガポジ

0.75 0.75 0.75 0.75 0.50 0.25

0

0 0

0

の組み合わせによってさらなる精度の向上が期待できる．

0

0

際に，
「係っている文節をどこまで遡るか」など行動抽出に関わ推薦される行動の適切さについて，2 点述べる．1 つ目は，るルールを変更・改善したり，何らかの自然言語処理技術を用

現在，行動データベースは Yahoo!知恵袋データ（第 2 版）のいて「日本語として意味が通っているものだけを行動とする」

中で，「落ち込」，「悲しい」，
「怖い」，
「怒り」，
「高揚」，
「楽し

ことなどで，問題が改善できると考えている．

い」，「安らぎ」，「リラックス」を含む質問に対する回答文群から

2 つ目は，例えば「怪我をしたせいでサッカーの試合に出らMine らの手法 [12] を応用して行動を取り出し，それぞれデー

れなくて落ち込んでいる」というツイートから「落ち込み」のタベース化したものであるが，現在のアルゴリズムでは，「特を感情を推定した場合に，「そのツイートは何故落ち込んでいるする」や「心をできる」など日本語として意味が通っていないのか」という原因についての情報は登録されていないため，推ものが数多く含まれている．これに関しては，「を」を見つけた

薦される行動が「散歩」や「ランニング」であるなど不適切な行動が推薦されるケースが考えられる．これに関して，例えば「散歩」や「ランニング」といった行動に「運動」のタグをつけることで，「怪我」や「○○が痛い」といったフィジカルなダメージを示す形態素がツイートから発見された場合に，推薦する行動から「運動」タグがついたものを除外するなど，登録されている行動に対してタグ付けをすることで行動推薦の適切さの向上が期待でき，この問題を改善できるのではないかと考え
ている．

謝

辞

本研究では，ヤフー株式会社と国立情報学研究所が提供している Yahoo!知恵袋データ（第 2 版）を利用しています．ここに記して謝意を示すものとします．
本研究の一部は，平成 27 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：

15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとし
ます．
文

献

[1] 熊本忠彦, 河合由起子, 田中克己. 新聞記事を対象とするテキス
ト印象マイニング手法の設計と評価 (文書データベース, <特集>データ工学論文). 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システ
ム, Vol. 94, No. 3, pp. 540–548, March 2011.
[2] 熊本忠彦, 河合由起子, 張建偉. ユーザ印象評価データの分析に基づく印象マイニング手法の設計と評価 (データベース vol.6
no.2). 情報処理学会論文誌 論文誌トランザクション, Vol. 2012,
No. 2, pp. 1–15, April 2013.
[3] Yahoo ! japan リアルタイム検索 http://search.yahoo.co.jp/realtime.
[4] 武田十季, 熊野史朗, 小笠原隆行, 小林稔, 浦哲也, 定方徹, 田中
智博. コミュニケーション活性化のための感情状態のランク付
けに基づく体験記録提示インタフェースの提案と評価 (認知・感情, コミュニティとコミュニケーション及び一般). 電子情報通信学会技術研究報告. HCS, ヒューマンコミュニケーション基礎,
Vol. 113, No. 185, pp. 51–56, August 2013.
[5] 江村優花, 関洋平. テキストに現れる感情，コミュニケーション，
動作タイプの推定に基づく顔文字の推薦. 研究報告デジタルドキュメント（DD）, Vol. 2012, No. 1, pp. 1–7, March 2012.
[6] 吉田綾奈, 邱起仁, 櫨山淳雄. 顔文字推薦のための感情を付与した顔文字データベースの構築. 研究報告ヒューマンコンピュータ
インタラクション（HCI）, Vol. 2014, No. 35, pp. 1–6, March
2014.
[7] 杉本祐介, 佐藤太一, 土井千章, 中川智尋, 太田賢, 稲村浩, 内藤
克浩, 水野忠則, 菱田隆彰. 口コミを利用したレコメンドに適した感情語の分類方法の検討. 研究報告ユビキタスコンピューティ
ングシステム（UBI）, Vol. 2015, No. 50, pp. 1–6, February
2015.
[8] 武富厚美, 久野雅樹. Twitter におけるユーザの特徴と感情表
現. 研究報告自然言語処理（NL）, Vol. 2014, No. 1, pp. 1–4,
December 2014.
[9] 村上奈緒, 尼岡利崇. Twitter 上で任意の検索語句に対するネガ
ポジ度を判定し可視化するアプリケーションの開発と研究. エン
タテインメントコンピューティングシンポジウム 2014 論文集,
Vol. 2014, pp. 261–265, September 2014.
[10] 奥村紀之, 大西智佳. 文字情報と顔文字からの話者感情推定 (感情・評価・態度). 電子情報通信学会技術研究報告. TL, 思考と言語, Vol. 112, No. 267, pp. 31–33, October 2012.
[11] 工藤拓, 山本薫, 松本裕治. Conditional random fields を用いた
日本語形態素解析. 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）,
Vol. 2004, No. 47, pp. 89–96, May 2004.
[12] Shohei MINE, Takuma MATSUMOTO, Tomofumi YOSHIDA,
Takuya SHINOHARA, and Daisuke KITAYAMA. Interactivemediamine at the ntcir-11 imine serach task. Proceedingsof the 11th NTCIR Conference, December 2014.
[13] 工藤拓, 松本裕治. Support vector machine による日本語係

り受け解析. 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）, Vol.
2000, No. 65, pp. 79–86, July 2000.