DEIM Forum 2016 P6-4

ツイート集合を用いた絵文字の感情空間へのマッピング
木村 真有†

桂井麻里衣†† 同志社大学 理工学部 情報システムデザイン学科 〒 610–0394 京都府京田辺市多々羅都谷 1-3
E-mail: †{kimura,katsurai}@mm.doshisha.ac.jp
あらまし

絵文字は感情や行動，雰囲気などの非言語要素を容易に表現できるため，テキストベースのコミュニケーションにおいて盛んに用いられている．近年，テキストの感情分析の高精度化を目的とし，絵文字の感情辞書が手動構築されたが，収録されている絵文字や感情カテゴリの数が少ないという問題がある．そこで本稿では，絵文字を含むツイート集合を情報源とし，従来よりも多次元の感情空間に対する絵文字のマッピング手法を提案する．提案手法
は，英語の感情語辞書である WordNet-Aﬀect を参照し，ツイート集合における感情語と絵文字の共起関係を抽出する．これにより，絵文字に 6 つの感情スコアが割り当てられた感情辞書を得る．本文の最後には，構築した絵文字の感情辞書をツイートの感情分析に応用し，その有効性を調査する．
キーワード

絵文字，感情分類，感情辞書唱した 6 つの基本感情（怒り，悲しみ，恐れ，嫌悪，驚き，幸1. は じ め にせ）がなす感情空間に対する絵文字のマッピング手法を提案す

絵文字は感情や行動，雰囲気などの非言語要素を容易に表現る．具体的には，WordNet-Aﬀect [8] と呼ばれる英語の感情語できるため，E メールやソーシャルメディアを通じたコミュニ

辞書を参照し，ツイート集合における感情語と絵文字の共起関ケーションにおいて重要な役割を果たす．絵文字は世界中で使係を抽出する．抽出した感情語と絵文字の共起回数から，絵文（注 1）用されており，例えば Instagram

では，投稿の約半分に絵文字が含まれるといわれている [1]．
ソーシャルメディアに表出されるユーザの感情は，マーケ

字に 6 つの感情スコアが割り当てた感情辞書を構築する．本文の最後には，構築した絵文字の感情辞書をツイートの感情分析に応用し，その有効性を調査する．

ティングやイベント検出，ヘルスケアなど様々な応用先をもつ．

本稿の構成は以下の通りである．2 章では，テキスト中の絵そのため，テキストからの感情分析手法が種々提案されてい文字に着目した感情分類手法や，絵文字と同じく非言語情報でる [2, 3]．しかしながら，Twitter（注 2） や Instagram などの投稿ある顔文字が表す感情に関する研究，既存の感情語辞書につい（以降，ツイート）は文字数が限定されており，情報量の少なて説明する．3 章では，絵文字の感情空間へのマッピング手法さから高精度な感情分析が困難である [4]．

を提案する．4 章では，ツイート集合を用いた実験により提案

ツイート中の絵文字は感情分析において重要な特徴となりう手法の有効性を示す．5 章では，4 章で得た絵文字をツイートるが，これまで絵文字に感情を対応付けたリソースは提供されの感情分類に応用する．最後に，6 章で本文のまとめと今後のていなかった．そこで，絵文字にポジティブ，ネガティブ，ま方向性について検討する．

たはニュートラルの三種類の感情スコアを割り当てる試みが文献 [5] により報告された．文献 [5] では，13ヶ国語を含む約 160

2. 関 連 研 究

万ツイートの感情分類を 83 名の評価者に依頼し，絵文字ごと2. 1 テキスト中の絵文字に基づく感情分類に感情の出現割合を算出することで Emoji Sentiment Ranking

ツイートのような短文では情報量の少なさから既存の感情語(ESR) を構築した．しかしながら，手動構築は多大な労力を要辞書のみで感情分類を行うのは困難である．そこで，ツイートするため，新たな絵文字が追加されたときに辞書の更新が困難内の絵文字に着目した感情分類手法が提案されている [9, 10]．

である．そこで，我々は手動構築にかかるコストの削減のため，具体的に文献 [9] の著者らは，ツイートで使用頻度が多い絵文絵文字の感情辞書の自動構築手法を提案した [6]．自動構築し字を 4 感情（喜び，悲しみ，怒り，嫌悪感）のいずれかに予め手た辞書と ESR は高い相関関係にあることから，提案手法の有動で分類し，テキスト中に出現する絵文字の感情をそのテキス効性が示された．一方，文献 [6] と ESR で対象とする感情カテトの表す感情とみなしている．文献 [10] でも著者らが 95 個のゴリはポジティブ，ネガティブ，ニュートラルの 3 つのみであ

絵文字の感情を手動で決定し，絵文字の感情ラベルとナイーブ

り，より詳細な感情の分析には，さらなるカテゴリの追加が必

ベイズ分類器を用いてツイートの感情分析を行う．しかし，ど要である．

ちらの手法も著者らが独自に絵文字と感情の対応付けを行ってそこで本研究では文献 [6] を拡張する形で，Ekman [7] が提おり，主観的要素が含まれている．また，実験で用いた感情ラベル付き絵文字データは公開されていない．さらに．文献 [10]（注 1）：https://www.instagram.com（注 2）：https://twitter.com

では感情ラベルが付与されている絵文字の数は少なく，手動で絵文字に感情ラベルを付与することには限界があることも問題

図 2.1 WordNet-Aﬀect の階層構造．

図 3.1

提案手法の概要．

点として挙げられる．

2. 2 顔文字の表す感情に着目した研究
絵文字と同様に，非言語情報である顔文字もテキストでは伝えにくい情報を表す手段として用いられている．そのため，顔図 3.2 WordNet-Aﬀect を用いた単語の感情ラベルの決定．

文字の表す感情が評価されてきた．例として，文献 [11] では，顔文字 59 個に対して評価者 60 人が感情スコアを付与し，顔文情語を抽出し，絵文字との共起を算出する．

字データベースを構築した．また，顔文字を含むツイートが読み手に与える印象を調査した研究がいくつかある [12–15]．顔文字の持つ役割は「強調」，「弛緩」に分類できるといわれていたが [16]，文献 [12] ではそこに「自嘲」という役割を加え，3 種類の役割のいずれかを持つ顔文字の抽出を提案した．文献 [13]では先に述べた 3 種の役割の他に「感動表現」，「感情付与」，「願望」，「装飾」の 4 種を含めた 7 種類が顔文字の持つ役割であることを提案した．また，感情語と顔文字の感情極性，そして顔文字の持つ「強調」，「感動表現」，「弛緩」の役割をもとにツイートの感情極性を推定した．文献 [14, 15] では感情語辞書 [17] をもとに「喜」，「好」，「安」，「哀」，「厭」，「怖」，「怒」，「恥」，「昂」，「驚」の 10 種類の感情軸を用いて顔文字の感情辞書を構築し，ツイートの感情を分類した．以上のように，多次元の感情軸は人間の複雑な感情を明確に表すうえで重要といわれている．

2. 3 WordNet-Aﬀect
本研究で用いる WordNet-Aﬀect [8] は WordNet [18] をベースに構築された感情語辞書である．WordNet とは英語の概念辞書であり，英単語が synset と呼ばれる同義語グループに分類されている．WordNet-Aﬀect は各 synset に感情ラベルを付与した辞書である．図 2.1 にその階層構造を示す．WordNet-Aﬀect は“emotion”の下位に “positive-emotion”，“negative-emotion”，“neutral-emotion”，“ambiguous-emotion”の概念を持っており，さらにそれらの概念の下位に具体的な感情を持つ概念が存在する．例えば，“positive-emotion”ではその下位に “lik-ing”や “love”，“joy”といったポジティブを表す概念があり，さらに “joy”の下位の概念には “amusement”や “happiness”といった概念が存在する．表 1 に WordNet-Aﬀect の一部を示す．WordNet-Aﬀect では “noun-syn”，“adv-syn”，“verb-syn”，“adj-syn”の 4 つに synset が大きく区分されており，その中でそれぞれの synset に感情ラベルが付与されている．例
えば，副詞の synset である “adorably”には “love”という感情ラベルが付与されている．提案手法は WordNet-Aﬀect から感

3. 感情語との共起に基づく絵文字の感情スコア算出
本章では怒り，悲しみ，恐れ，嫌悪，驚き，幸せの 6 種類に基づく絵文字の感情スコア算出手法を提案する．提案手法の概要を図 3.1 に示す．まずツイートから絵文字と単語をそれぞれ抽出し，抽出した単語に WordNet-Aﬀect を用いて感情ラベルを付与する（3.1 節）．次に，絵文字と単語の共起回数に基づく絵文字の感情スコア算出手法を提案する（3.2 節）．

3. 1 WordNet-Aﬀect からの感情語抽出
本 節 で は WordNet-Aﬀect を 用 い て 単 語 の 感 情 ラ ベ ル を決定する．絵文字と共起関係のある単語に対し，WordNet-Aﬀect で 感 情 ラ ベ ル を 付 与 す る ．本 稿 で は 6 感 情（s ∈{anger, sadness, f ear, disgust, surprise, happiness}）を対象とする．はじめに，ツイートから抽出した単語が属する synset
を WordNet から取得し，取得した synset を WordNet-Aﬀectで検索する．具体例を図 3.2 に示す．対象とする単語 “unhappy”
に対し，“unhappy”が属する synset は “unhappy.a.01”，“dys-phoric.a.01”，“unhappy.s.03”，“intelicitous.s.02”の 4 つである．WordNet-Aﬀect 内に存在する synset は “unhappy.a.01”のみとなっており，“unhappy.a.01”は sadness という感情ラベルが付与されている．よって “unhappy”という単語は sadnessの感情語となる．なお，単語が複数の感情付き synset に割り当てられている場合，synset 集合で最も出現頻度の多い感情を付与する．各感情の出現頻度が同じだった場合，ラベルが曖昧となるため，その単語は感情語から除外する．

3. 2 絵文字の感情スコア算出
図 3.3 に絵文字の感情スコア算出手法の概要を示す．全ての感情語との共起回数と，特定の感情ラベルを持つ単語の共起回数に基づき，各感情における絵文字の出現割合を算出する．なお，絵文字を含むツイート内で同じ単語が 2 回以上出現する

表 1 WordNet-Aﬀect 内の一例．

adv-syncateg=“love”

caus-stat=“caus”

noun-synset=“love.n.01”

oﬀset=“00265298”

adv-syncateg=“apathy”

caus-stat=“stat”

noun-synset=“apathy.n.01”

oﬀset=“00265660” synset=“apathetically.r.01”

synset=“adorably.r.01”

adv-syn categ=“sadness”

caus-stat=“stat”

noun-synset=“sadness.n.01” oﬀset=“00404501”

synset=“sadly.r.01”

表 2 絵文字を含むツイートの例．

Happy Tuesday!
Holy hell thats awful!!
I love this!!!!
Thot pictures all day with baeRangers game tonight

図 3.3

絵文字の感情スコア算出方法．

場合，その単語は絵文字との共起関係が強いものとみなし，重複回数も共起回数に含める．具体的には，データセット中のツイートから抽出した絵文字 ei (i = 1, 2, ..., E; E は絵文字の総数) と感情語 wj (j = 1, 2, ..., W ; W は感情語の総数) の共起回数 nij より，絵文字の感情 s に対するスコア ES(ei , s) を次式により算出する．

∑WES(ei , s) =j=0 a(wj , s)nij,∑W
j=0 nij

(1)

図 4.1

絵文字の感情空間へのマッピング．

上式において，a(wj , s) は感情語 wj が感情カテゴリ s に割り当した 132 個の絵文字を分析対象とする．データセットに 3.1 節

てられているとき 1，それ以外で 0 をとる変数である．ES(ei , s)の方法を適用した結果，得られた感情語は 264 語となった．抽の値が高いほど，絵文字 ei は感情カテゴリ s によく当てはま出した感情語の一部を表 3 に示す．

ることを意味する．以上より，絵文字 ei に対し，6 つの感情の4. 2 絵文字の感情空間へのマッピング

スコアを並べた 6 次元ベクトルが算出される．

データセットに提案手法を適用し，132 個の絵文字に対し，4. 実

験それぞれ 6 次元の感情スコアベクトルを算出した．これらのベクトル集合の可視化として，主成分分析を用いて二次元空

本章では，提案手法による絵文字の感情スコア算出と，感情間へマッピングした結果を図 4.1 に示す．図において，ハー空間へのマッピング結果を報告する．以降，4.1 節で実験に用トを中心とした絵文字や，悲しい顔の絵文字，無機質な絵文

いたデータセットの詳細を説明し，4.2 節で実験結果を定性的字がそれぞれ近くに配置されていることが確認できる．なお，に評価する．

WordNet-Aﬀect から抽出できた感情語のうち，happiness の

4. 1 データセット

感情を持つ単語は，表 3 に示す 4 単語のみであった．それにも実験では，SentiWordNet [19] におけるポジティブスコア上関わらず，図 4.7 では happiness の割合が非常に大きな絵文字

位 300 個とネガティブスコア上位 300 個の単語をクエリキーを効果的に抽出できていた．また，各感情についてスコアが上ワードとして，Twitter から絵文字を含むツイートを取得した．

位 10 個となった絵文字を図 4.2〜図 4.7 に示す．これらの図に

このとき，同ユーザから取得するツイートは 30 件以内，またおいて happiness，surprise，sadness の感情スコアが高い絵文

1 日以内の連続した投稿や RT を除外した．最終的に，データ

字は，図 4.1 の感情空間で群をなしていることが確認できる．

セット中のツイート数は 448,763 件となった．収集したツイー

しかし，anger や fear，disgust のスコアが高い絵文字では，感トの例を表 2 に示す．各ツイートに対し，不要なハッシュタグ

情空間では散らばって配置されている．これは surprise の割合やユーザ ID，URL，記号を全て削除した．本実験では，2011の大きさが影響しているためと考えられる．以上のように，提年 11 月にリリースされた unicode6.0 の絵文字辞書（注 3） に収録

案手法による絵文字のマッピングは直感的なものとなったが，されている 719 個の絵文字のうち，150 以上のツイートで出現

一部の絵文字においては surprise の感情が占める割合が高かっ（注 3）：http://iij.dl.osdn.jp/moji/53795/絵文字辞書 jisx4062.txt

た．したがって，今後は，絵文字のマッピングに適した感情軸

表 3 抽出した感情語の一部．

angersadness

fear

disgustdispleasetearfulshy

vile

surprise happinessmarvelhappinessumbrageunhappyfear

disgustbeats

euphoric

pique

regretshorrorskankyamaze

happily

aggravateworse

shadow distastefulstupidhappy

図 4.2 anger の感情スコアが上位の絵文字．

図 4.4 fear の感情スコアが上位の絵文字．

図 4.3 sadness の感情スコアが上位の絵文字．

図 4.5 disgust の感情スコアが上位の絵文字．の選択について検討する必要がある．

5. ツイートの感情分類への応用た場合をそれぞれ比較する．

5. 1 データセット
感情分類対象とするツイートを 4.1 節と同様の方法で収集し本章では，4 章で算出した絵文字の感情スコアをツイートのた．このとき，2 単語以下のツイートは除外した．各ツイート感情分類に応用する．前章の実験では，surprise という感情が，には絵文字が付与されているが，一部の絵文字は 4 章で抽出し多くの絵文字で高い割合を占めることを発見した．そこで本た絵文字に含まれていなかった．このように辞書にない絵文字

実験からは surprise を除外した 5 感情（anger, sadness, fear,は感情分類の Recall を低下させる原因となる．

disgust, happiness）を分類対象とする．また，算出した絵文字実験を定量的に評価するために，ツイートに対し 5 つの感の感情スコアのみを用いた場合，WordNet-Aﬀect のみを用い情から手動でラベルを選択した．具体的には，3 名の評価者にた場合，WordNet-Aﬀect と絵文字の感情スコアの両方を用いツイートを提示し，「anger, sadness, fear, disgust, happiness,表4

絵文字の感情スコアのみを用いた場合，WordNet-Aﬀect を用いた場合，両方を用いた場合のツイート感情分類における性能比
較．
各指標はすべての感情で平均した値を示す．
手法

Recall Precision

F値

絵文字の感情スコア

51%

77%

49%

WN-A

13%

60%

19%

WN-A + 絵文字の感情スコア

58%

70%

58%てはまることを意味する．本実験では，s∗ = arg maxs T S(s)となる感情 s∗ にツイートを分類する．

5. 3 感情分類の定量評価
感情分類されたツイートの一部を表 5 示す．表 5 におけるNone は，ツイート内に感情語または絵文字が存在せず，感情分類されなかったことを意味する．また，各感情に対するRecall, Precision および F 値の平均を算出した結果を表 4 に示

図 4.6 surprise の感情スコアが上位の絵文字．

す．WordNet-Aﬀect のみを用いた場合と比較し，絵文字の感情に着目することで，全ての指標を向上できたことが確認できる．特に，WordNet-Aﬀect のみを用いた場合は，Recall の値が非常に低かった．これは，WordNet-Aﬀect に収録されている感情語の数が少ない点と，感情語がスラングへ転じている場合は検出できない点が原因だと考えられる．絵文字の感情スコアと WordNet-Aﬀect の両方を用いた場合，Recall の向上が確認できる．これは，絵文字と感情語の両方を考慮することで，互いの情報量を補完し，より多くの感情表現を検出できたためと考えられる．今回は簡便な方法を用いたが，今後は絵文字と感情語に基づくより高精度なツイートの感情分類方法を検討する．

6. ま と め
本研究では，Ekman [7] で定義された 6 感情からなる感情空間に対する絵文字のマッピング手法を提案した．実験では，特に happiness という感情について絵文字に適切に感情スコアを

図 4.7 happiness の感情スコアが上位の絵文字．

割り当てることができた．しかし，一部の絵文字では 6 感情のNone」の中からラベル付与を依頼した．最終的に，3 名中 2 名スコアが均衡している状態，または本来付与されるべき感情よりも他の感情（surprise）のスコアが高いことが原因となり，感以上の評価が一致した 49 件のツイートを実験に用いる．

5. 2 ツイートの感情分類

情空間上では散在する結果となった．今後は適切な感情軸につい ま ，与 え ら れ た ツ イ ー ト が も つ 感 情 語 集 合 を T =いて検討する．

′{w1′ , w2′ , · · · , wN}（N は ツ イ ー ト 内 の 感 情 語 の 数 ） ，絵文字集合を E ={e′1 , e′2 , · · · , e′M }さらに本文では，提案手法によるツイートの感情分類への応（M は ツ イ ー ト 内 の 絵用を試みた．WordNet-Aﬀect のみを用いた場合と比較し，絵文 字 の 数 ）で 表 す．こ こ で ，T ，E は い ず れ も 重 複 を 許 し文字の感情スコアを導入することで分類性能が向上した．今後た 集 合 で あ る ．提 案 手 法 に よ り 算 出 し た 絵 文 字 の 感 情 ス

はデータセットの拡充による絵文字数の増加を試みる．算出しコ ア を 用 い た 場 合 ，WordNet-Aﬀect を 用 い た 場 合（WN-

た絵文字の感情スコアは，単語の共起を組み合わせることで，A），その両方を用いた場合について，ツイートに対する感新たな感情語の抽出にも展開が可能である．今回の応用では簡情 s ∈ {anger, sadness, f ear, disgust, happiness} のスコア

便な方法でツイートの感情を分類したが，今後は精度向上に向T S(s) を式 (2), (3), (4) によりそれぞれ算出する．

けて新たな手法を設計する予定である．さらに，今回算出した

T Semoji (s) =∑M

T SW N −A (s) =絵文字の感情スコアを用いて他の言語のツイートの感情分類を′
i=0 ES(ei , s),(2)′j=0 a(wj , s),(3)∑N

T Semoji (s)TS(s)+ W NN−A .
T Semoji+W N −A (s) =M行い，手法の言語非依存性を調査する予定である．

(4)算出される T S(s) の値が大きいほど，ツイートは感情 s に当

文[1] T. Dimson.

献

Emojineering part 1: Machine learning for表5

ツイートの感情分類結果の例．

text

正解ラベル WN-A 絵文字の感情スコア

WN-A + 絵文字の感情スコア

I just want my girls right nowsadnessNone

sadness

sadness

Life is a flower of which love is the honey...

happinessNonehappinesshappiness

disgustanger

sadness

anger

anger

None

anger

anger

fear

Nonefearfear

The most annoying part of applying for jobs
is writing a damn cover letter
The corner dorm across from me is so loud wtf
why these bitches screaming on a Monday night
Trump fires Acting AG Yates for protecting Constitution
and refusing to defend illegal executive order.
This is NOT NORMAL. #NoBanNoWall

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]
[8]

[9]

[10]

[11]

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