DEIM Forum 2014 E6-4

顔文字の役割を利用したツイートの感情極性推定池川知里†

新妻弘崇††

太田学 †††† 岡山大学工学部情報工学科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3–1–1†† ,††† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3–1–1
E-mail: †,†††{ikegawa, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp,††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp
あらまし Twitter のようなテキストによる発話では，非言語情報を伝えることが困難であり，話し手・聞き手間で感情的なトラブルが生じやすい．よって，テキストの感情を推定し，そのようなトラブルの原因となる発話の検出に利用することができれば有用である．本研究では，ツイートのようなテキストによる発話において，非言語情報を表現する手段の一つである顔文字に注目し，それらがテキスト中に与える効果を分析する．そして，分析により得られた顔文字の役割を利用して，ツイート文の感情極性を推定する一手法を提案する．結果として，言語情報や顔文字の感情極性のみを利用するよりも，顔文字の役割を利用した方が，多くのツイート文の感情極性を正しく推定することができた．
キーワード

顔文字, 感情推定, Twitter, ツイート

Tweet sentiment polarity estimation using roles of emoticons
Chisato IKEGAWA† , Hirotaka NIITSUMA†† , and Manabu OHTA†††† Department of Information Technology, Faculty of Engineering, Okayama University
3–1–1 Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama, 700–8530 Japan†† Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University
3–1–1 Tsushima-naka, Kita-ku, Okayama, 700–8530 Japan
E-mail: †,†††{ikegawa, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp,††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp
Key words Emoticon, Sentiment Estimation, Twitter, Tweet

1 はじめに

文の感情極性に与える効果を分析することで，顔文字の働きについて検討する．ここで顔文字とは，文字や記号を組み合わせ近年，コミュニケーションツールとしてのソーシャルメディて顔になぞらえた文字列のことであり，文章の感情的側面を補アの利用が広く普及している．とりわけ，簡単かつ気軽に情報足し，非言語情報を伝達する手段の一つとして用いられる．まを発信して交流することができる Twitter を利用するユーザはた，言語情報とは，ツイート文の顔文字以外のテキスト部分の多い．しかし，Twitter のようなテキストによる発話では，対ことであり，ツイート文とは，ツイートを顔文字が付与されて面コミュニケーションと比較して，話し手・聞き手間の感情的いる文単位で切り出すことによって得られた文章のことである．

なトラブルが生じやすいという問題がある．これは，対面コそして，分析の結果から得られた顔文字の働きを顔文字の役割ミュニケーションにおいて，聞き手が話し手の感情を推測すると呼び，それを利用してツイート文の感情極性の推定を試みる．

手がかりとなる表情・声のトーン・ジェスチャーといった非言本稿の構成は以下の通りである．2 節で関連研究について述

語情報を，テキストによる発話では伝えることが困難なためでべ，3 節で本研究に用いる感情分類体系について説明し，4 節である．そのようなトラブルを回避するために，テキストの感情顔文字の役割を提案する．そして，5 節で顔文字と言語情報のを推定し，トラブルの原因となる発話を検出することができれ感情極性の推定方法と，顔文字の役割を利用したツイート文のば有用である．

感情極性の推定方法を説明し，6 節でツイート文の感情極性をそこで，本研究では，Twitter におけるユーザの書き込みであるツイートの感情極性を推定するための一手法を提案する．
まず，実際にユーザが投稿しているツイートを収集し，言語情報の感情極性と，顔文字の感情極性の組み合わせが，ツイート推定する．最後に 7 節でまとめと今後の課題について述べる．

2 関連研究
文章の感情推定に関する研究には，次のようなものもある．

菅原ら [1] は，Izard が定義した 9 種類（喜び・怒り・悲しみ・䠘ឤ᝟⾲⌧㎡඾䛾ឤ᝟ϭϬ✀㢮䠚

嫌悪・恐怖・罪・恥・興味・驚き）の感情からなる感情分類体

႐系を用いて，テキストの感情抽出に取り組んだ．感情の強度推ዲ定では，語レベル解析，句・文レベルの解析を順に行った．ま䠘ᮏ◊✲䛷⏝䛔䜛ឤ᝟ศ㢮య⣔䠚ƉŽƐŝƚŝǀĞͤ䇾᪸䇿䛾䇾⯆ዧ䇿䠈䇾ឤື䇿䛾⾲⌧䜢ྵ䜐Ᏻず，語レベル解析では，構文解析されたテキストに対して，あᛣ

らかじめ用意した感情関係語データベースに基づき，感情スコアを割り当てる．そして，時制・人称・副詞・接続助詞等の文ယ

構造を考慮した句レベル・文レベルの感情スコアを計算し，そᛧ

れらを踏まえて文章全体の感情とそのスコアを示した．
堀宮ら [2] は，ツイートの感情によって，それに対する別ユーザからの返信であるリプライの言語表現にパターンが存在する᜝ŶĞŐĂƚŝǀĞམͤ䇾᪸䇿䛾䇾⯆ዧ䇿䠈䇾ឤື䇿䛾⾲⌧䜢㝖䛟という仮説を立て，発言に対する他者反応を利用したツイート

᪸の感情推定手法を提案した．リプライの付いたツイートの感情㦫

推定において，リプライを考慮することで，ツイートのみから↓ឤ᝟ŶĞƵƚƌĂů

では推定することが困難な感情推定が可能になると述べている．
近年では，顔文字といった非言語情報を，文章の感情推定へ利用することに，目が向けられ始めている．そのため，文章か

図 1 感情表現辞典で定義された感情分類体系と本研究で用いる感情分類体系の対応関係

ら顔文字の抽出を行う研究も盛んに行われており，その手法には，顔文字の目・口・輪郭の情報を用いるもの [3] や，顔文字のパターンを正規表現で定義するもの [4] などがある．汎用の表 1 若井らが用いた顔文字の役割の働きと特徴
役割働きと特徴

強調・顔文字が文の意味をより強める

Unicode の文字プロパティと Unicode ブロックの情報を用いて，多彩な顔文字を抽出できる手法も提案されている [5]．さら・肯定的な文面で，文の感情と顔文字の感情が同じ自嘲・文中に否定形があり，顔文字の感情が肯定的語情報も踏まえた文章の感情推定手法を提案している．篠山らは，文章に顔文字が付与されることで感情がどのように変化するかを調査するために，アンケートを実施し，その結果を考察・顔文字が自分に呆れて笑うさま，さげすんであざ笑うさまを示すに，篠山ら [6] や若井ら [7] は，顔文字の感情推定を利用し，言弛緩・否定的な文面に対して，顔文字が文の意味を和らげる・文の感情と顔文字の感情が反対した．そして，言語情報と顔文字をそれぞれ感情推定することで，顔文字を考慮した感情推定を実現した．感情分類体系には，厭 ， 昂 ， 驚を negative ， 無感情を neutral

14 種類の感情（喜び・楽しみ・期待・悲しみ・驚き・感謝・平に統合している．ただし，例外として， 昂 カテゴリに属して静・不安・好き・安心・憧れ・怒り・焦り・嫌悪）を用いていいる 興奮 ， 感動 の表現は， positive に分類する．図 1

る．若井らは，顔文字の役割には 強調 ， 自嘲 ， 弛緩 とに，感情分類体系の詳細を示す．このように，複数の感情を一いう 3 種類の役割があるとした．そして，役割の特徴を抽出し，つの感情極性にまとめることで，感情解釈の幅の広さにある程役割ごとに重みを付け，文章の感情値と重みの積からツイート度対応することが可能となる．

全体の感情値を算出した．感情分類体系には，熊本らが定めた6 種類の感情（楽しい・悲しい・怒り・うれしい・緊迫・のど

4 顔文字の役割
4. 1 既存研究で用いられた顔文字の役割か）を用いている．

若井ら [7] は，顔文字の役割には 強調 ， 自嘲 ， 弛緩3 感情分類体系の 3 種類があるとした．それぞれの役割の働きと特徴について

感情推定に関する研究には，Ekman の基本感情 6 種類（幸は，表 1 のようなものが挙げられている．

福感・驚き・恐れ・悲しみ・怒り・嫌悪）を利用するものを始本研究では，実際にユーザが投稿しているツイートを収集し，め，Plutchik の基本感情 8 種類（喜び・悲しみ・受容・嫌悪・言語情報の感情極性と，顔文字の感情極性の組み合わせが，ツ恐れ・怒り・驚き・期待）を利用するもの，感情表現辞典 [8] をイート文の感情極性に与える効果を分析することで，顔文字の基にした 10 種類の感情（喜・怒・哀・怖・恥・好・厭・昂・安・役割についてさらに詳しく検討する．

4. 2 提案する顔文字の役割驚）を利用するものなどがある．
しかし，感情を細かく定義すると，類似する感情を分類する

本研究では，実験対象として，Twitter から卒業ということが困難となる．そこで，本研究では，感情表現辞典 [8] でクエリで，2014 年 1 月 26 日のツイートを 1, 500 件抽出した．

定義されている 10 種類の感情にカテゴリを加えた抽出には，Twitter の非公式ライブラリである Twitter4j [9] を11 種類を， positive ， negative ， neutral の 3 種類に分利用した．その 1, 500 件のツイートのうち，顔文字が付与され類したものを，感情分類体系とする．この感情分類体系では，ていたものは 396 件あり，出現した顔文字の総数は 479 個で

喜 ， 好 ， 安 を positive ， 怒 ， 哀 ， 怖 ， 恥 ，あった．それから得られた 479 文のツイート文について，言語無感情表 2 言語情報の感情極性・顔文字の感情極性・ツイート文の感情極性

表 4 顔文字の役割の具体例の分析結果
言語 + 顔文字＼ツイート文

positive negative neutral

positive + positive

4400

positive + negative

23

10

positive + neutral

000

negative + positive
negative + negative

1

1100400

negative + neutral

020

neutral + positive

155

184

neutral + negative

16156

4

neutral + neutral

00

役割

効果

具体例

強意

顔文字が文の意味をより強きこちゃん好き（＾ ＾）める
本当に卒業しちゃうの寂しいです....(´ ・ω・｀ )感動表現弛緩

泣くほど嬉しいという感動

ほんと、優しい後輩で嬉しの気持ちを表す

いよ (´ ；ω；｀ )否定的な文面に対して，顔学校やだ∩＾ω＾∩

文字が文の意味を和らげる
感情付与

直接的な感情表現のない文

サケパなう（≧∇≦）

章に感情情報を付与する

4

段々うちらも卒業がちかづいてるね (´ ・ ・｀)

表 3 提案する顔文字の役割
言語 + 顔文字＼ツイート文

positive

positive + positive

強意--

positive + negative

感動表現

-

-

願望

negative neutral

自分の希望や，相手への応早く卒業して東京行きたい

援の気持ちを表す

(* *)
ふぁいと！
！(｀・ω・´ )自嘲

顔文字が自分に呆れて笑う

基本法律科目ニガテすぎて埋まらんけん多分いつまで

positive + neutral---

negative + positive-弛緩-さま，さげすんであざ笑う-さまを示す

negative + negative

強意-

negative + neutral---

neutral + positive

感情付与

自嘲

装飾

neutral + negative

願望

感情付与

装飾

neutral + neutral--

装飾

経っても卒業できんなー (*＾o＾*)

装飾

疑問文の末尾に付与される皆さん進学？＾＾

付随情報となった成分が示す感情極性を，その言語情報が示す感情極性
情報の感情極性・顔文字の感情極性・ツイート文の感情極性をとする．なお， positive 成分と negative 成分の値が等し人手で分析した．表 2 に分析結果を示す．なお，この表の一番くなった場合，その言語情報の感情極性はneutral とする．

左側の列の左側は言語情報の感情極性，右側は顔文字の感情極

5. 2 顔文字の感情極性の推定

性，一番上の行はツイート文の感情極性を表す．

本研究では，三好ら [4] が提案した手法を用いて， positive

表 2 の結果をもとに，言語情報の感情極性と，顔文字の感情とnegative の 2 種類の感情極性に顔文字を分類する．三好

極性の組み合わせが，ツイート文の感情極性に与える効果につらは，正規表現を用いて顔文字を抽出し，抽出した顔文字を構いて検討した．その結果を，顔文字の役割の観点からまとめて，成する各記号の感情別出現率の合計値から，顔文字の感情を推

表 3 に示す通り提案する．それぞれの顔文字の役割の具体例を定した．ここで，記号の感情別出現率とは，顔文字に用いられ表 4 に示す．なお，この表の見方は，表 2 のそれと同様である．ている単一記号や連接する複数記号が，感情ごとに，顔文字の5 感情極性推定
本節では，顔文字と言語情報の感情極性の推定方法について説明する．

集合内でどの程度使われているか数え上げ，出現した割合を算出したものである．

5. 2. 1 顔文字の抽出
正規表現で定義した顔文字のパターンにマッチする文字列を，

5. 1 言語情報の感情極性の推定顔文字として抽出する．顔文字のパターンは，以下の 4 つの条

感情語辞書を利用した，言語情報の感情極性の推定方法につ件を満たすものと定義する [4]．

いて述べる．
まず，感情表現辞典 [8] に収録されている感情語を参考に，positive と negative を表す 2 次元ベクトルの感情極性値（ 1 ） 半角または全角の丸括弧で両端がくくられている（ 2 ） 括弧内では，英数字・ひらがな・カタカナ・漢字が連続して 3 文字以上続かないを割り当てた感情語辞書を作成した．感情極性の強度は，0.0〜（ 3 ） 2 文字以上の文字列である1.0 のスコアで表している．

（ 4 ） 括弧のすぐ外側の英字等は顔文字に含める

そして，lucene-gosen [11] を用いて，言語情報を形態素解析

ここで，三好らの顔文字を抽出する手法の性能を確認するたし，その結果を作成した感情語辞書と比較することで，与えらめの予備実験として，顔文字図書館 [10] から三好らの方法で顔れた言語情報の中に，感情表現が含まれているかどうかを確認

文字を抽出した．なお，顔文字図書館は，シンプルな顔文字かする．言語情報中に，感情表現が含まれている場合は，その語ら複雑な顔文字までがジャンル別に紹介されているサイトであに割り当てられている 2 次元ベクトルの感情極性値を，その言る．抽出対象の顔文字 1, 286 個のうち，87.3%の 1, 123 個を正語情報の感情極性値として加算していく．

抽出することができた．ただし，顔文字の片端または両端が欠最終的に，2 次元ベクトルの感情極性値の中で，より高い値落した状態で抽出されたものも顔文字の感情極性の推定に利表5予備実験の感情極性の推定結果

䝒䜲䞊䝖䛾཰㞟

正解率 (%)
単一記号

80.2連接する 2 記号

81.3連接する 3 記号65.4䝒䜲䞊䝖ᩥ䛾⏕ᡂ

用できると考え，本実験では，それらも抽出できたとみなして㢦ᩥᏐゝㄒ᝟ሗឤ᝟ᴟᛶ䛾᥎ᐃឤ᝟ᴟᛶ䛾᥎ᐃ㢦ᩥᏐᢳฟいる．

5. 2. 2 記号の感情極性別出現率を利用した顔文字の感情極性の推定
顔文字を構成する各記号の感情極性別出現率から，顔文字のグྕ䛾ឤ᝟ᴟᛶูฟ⌧⋡ᙧែ⣲ゎᯒ䠈ឤ᝟ㄒ㎡᭩

感情極性を推定するために，顔文字を構成する各記号の感情極性別出現率を計算する．ただし，空白文字や丸括弧のみからな䝒䜲䞊䝖ᩥ䛾ឤ᝟ᴟᛶ䛾᥎ᐃ

る記号の組み合わせの出現率は考えない．そして，顔文字を構㢦ᩥᏐ䛾ᙺ๭

成する単一記号や複数記号の感情極性別出現率を感情極性ごとに合計し，合計した感情極性別出現率が最も高い感情極性をそ

図 2 ツイート文の感情極性の推定手順の顔文字の感情極性とする．

表6

言語情報の感情極性の推定結果

ここで，5. 2. 1 節の予備実験で抽出した顔文字 1, 123 個を対positive negative

neutral

16/68

0/68

52/68

象として，5 分割交差検定により，顔文字の感情極性を推定し，positive正解率を算出した．1, 123 個の顔文字データは，感情極性がnegative

1/54

21/5432/54positive であるもの 500 個， negative であるもの 623 個

neutral4/357

3/357350/357から構成されている．単一記号の感情極性別出現率，連接する

2 記号の感情極性別出現率，連接する 3 記号の感情極性別出現

表 7 システムが言語情報の感情極性を正しく推定することができた
割合

率を用いた感情極性の推定結果を表 5 に示す．なお，ここでの正解率(正解数/分類数) 正解率 (%)とは，感情極性の推定対象である顔文字のうち，シ387/479

80.8

ステムがその顔文字の感情極性を正しく推定することができたものの割合である．この表から，単一記号の感情極性別出現率を用いて感情極性を推定する場合と，連接する 2 記号の感情極性別出現率を用いて感情極性を推定する場合の正解率が高いことが分かる．ゆえに，本研究では，単一記号の感情極性別出現

表 8 言語情報の感情極性がツイート文の感情極性と一致したものの割合(正解数/分類数) 正解率 (%)
49/47910.2率と連接する 2 記号の感情極性別出現率を用いて，顔文字の感情極性を推定する．

文あった．表 6 に言語情報の感情極性の推定結果を示す．また，

5. 3 顔文字の役割を利用したツイート文の感情極性の推定

表 7 にシステムが言語情報の感情極性を正しく推定することが

4. 2 節で提案した顔文字の役割を利用した，ツイート文の感できた割合を示し，表 8 にシステムが言語情報の感情極性を正情極性を推定方法について述べる．

しく推定することができたもののうち，言語情報の感情極性がまず，ツイートを収集し，言語情報と顔文字に分割する．そツイート文の感情極性と一致したものの割合を示す．

して，それぞれについて感情極性を推定し，言語情報の感情極

6. 2 顔文字の感情極性とツイート文の感情極性性と顔文字の感情極性の組み合わせから，顔文字の役割のいず

5. 1 節で説明した方法により，顔文字の感情極性を推定する実れが用いられているかを判断し，利用することで，ツイート文験を行った．実験データは，6. 1 節で用いたものと同様である．の感情極性を推定する．なお，本研究では，顔文字の役割のう

まず，実験データのツイート文 479 文から，5. 2. 1 節の手法

ち， 強意 ， 感情表現 ， 弛緩 の 3 種類を用いた．図 2 にを用いて顔文字を抽出した．抽出対象の顔文字 479 個のうち，この手順を示す．

91.0%の 436 個を抽出することができた．ただし，5. 2. 1 節と6 ツイート文の感情極性の推定実験

同様に，顔文字の片端または両端が欠落した状態で抽出されたものも顔文字の感情極性の推定に利用できると考え，それらも6. 1 言語情報の感情極性とツイート文の感情極性抽出できたとみなしている．抽出することができなかった 43

5. 1 節で説明した方法により，言語情報の感情極性の推定を個の顔文字について，5. 2. 1 節で示した顔文字が満たす 4 つの試みた．言語情報の感情極性を推定する実験を行った．実験

条件のうち，(1) を満たしていないものは 35 個，(2) を満たし

データは，4. 2 節で用いたツイート文 479 文である．479 文のていないものは 10 個あった．なお，抽出することができなかっツイート文のうち，言語情報の感情極性が positive のもの

た顔文字の中には，複数の条件を満たしていないものも含まれは 68 文， negative のものは 54 文， neutral のものは 357

る．抽出することができた顔文字 436 個のうち，顔文字の感情

表 9 抽出することができた顔文字の具体例

表 14

顔文字の役割を利用したツイート文の感情極性の推定結果

感情極性

具体例

正解＼推定

positive（＾ ＾），（≧∇≦）， (*´▽｀ *)単一記号302/436

69.3

negative (´ ；ω；｀ ) ， (´ ・ ・｀) ，Σ（￣□￣ ;）連接 2 記号247/43656.7

neutral
表 10(正解数/分類数) 正解率 (%)(бвб)，(・∞・ )顔文字の感情極性の推定結果 (単一記号)

正解＼推定positive

negative neutral

positive

165/21445/214

イート 479 文のうち，6. 2 節で顔文字を抽出することができた

436 文のツイート文である．この感情極性の推定結果を表 10 に4/214示す．なお，表 14 の 単一記号 ， 連接 2 記号は，表 12，negative

22/216

191/216

3/216

表 13 のそれと同様である．言語情報の感情極性や顔文字の感

neutral

3/6

2/6

1/6

情極性のみを利用してツイート文の感情極性を推定した場合と比較すると，正解率の向上が見られた．

表 11 顔文字の感情極性の推定結果 (連接 2 記号)
正解＼推定positive

negative neutral

positive

175/214

27/214

12/214

negative

98/216105/216

13/216

neutral

1/6

2/6

3/6

7 まとめと今後の課題本研究では，ツイート文の感情極性を推定するために，テキストによる発話において，非言語情報を表現する手段の一つである顔文字に注目した．まず，実際にユーザが投稿しているツ表 12 システムが顔文字の感情極性を正しく推定することができた
割合

イートを収集し，言語情報の感情極性と，顔文字の感情極性の組み合わせが，ツイート文の感情極性に与える効果を分析する(正解数/分類数) 正解率 (%)

ことで，既存研究で提案された顔文字の役割についてさらに詳

単一記号357/43681.9

しく検討し， 強意 ， 感動表現 ， 弛緩 ， 感情付与 ， 願

連接 2 記号283/436

64.9

望 ， 自嘲 ， 装飾

表 13 顔文字の感情極性がツイート文の感情極性と一致したもののの 7 種類の役割を提案した．言語情報の感情極性や顔文字の感情極性だけでは，ツイートの感情極性を推定するには不十分であったため，提案した顔文字の役割の割合(正解数/分類数) 正解率 (%)

うち 強意 ， 感動表現 ， 弛緩の 3 種類をあわせて利用

単一記号299/436

68.6

してツイートの感情極性を推定した．その結果，言語情報の感連接 2 記号245/43656.2

情極性や顔文字の感情極性のみを利用した場合と比較して，顔文字の役割も利用した場合の方が，多くのツイート文の感情極

極性が positive のものは 214 個， negative のものは 216個， neutral のものは 6 個あった．抽出することができた顔文字の具体例を表 9 に示す．
そして，5. 2. 2 節の予備実験で用いた，顔文字図書館から抽性を正しく推定することができた．
今後の課題としては，ツイートの感情極性の推定を正確に行うために，顔文字の役割のうち 感情付与 ， 願望 ， 自嘲 ，装飾の 4 種類の利用方法の検討や，顔文字抽出の正解率の出した 1, 123 個の顔文字より各記号の感情極性別出現率を算出向上が挙げられる．また，感情極性ではなく，個々の感情を推し，単一記号の感情極性別出現率と連接する 2 記号の感情極性定する方法についても検討の必要がある．

別出現率を用いて，感情極性の推定対象である顔文字 436 個の感情極性の推定を試みた．表 10 に単一記号の感情極性別出現率を用いた顔文字の感情極性の推定結果を，表 11 に連接する

2 記号の感情極性別出現率を用いた顔文字の感情極性の推定結果を示す．また，表 12 に，システムが顔文字の感情極性を正しく推定することができた割合を示し，表 13 に，システムが顔文字の感情極性を正しく推定することができたもののうち，顔文字の感情極性がツイート文の感情極性と一致したものの割合を示す．なお，表 12，表 13 の 単一記号 ， 連接 2 記号とは，それぞれ，単一記号，連接する 2 記号の感情極性別出現率を用いたことを表す．

6. 3 顔文字の役割とツイート文の感情極性
6. 1 節の表 8，6. 2 節の表 13 の結果から，言語情報の感情極性や顔文字の感情極性だけでは，ツイート文の感情極性を推定するには不十分である．
そこで，5. 3 節で説明した方法により，ツイート文の感情極性を推定する実験を行った．実験データは，6. 1 節で用いたツ文

献[1] 菅原久嗣，アレナ ネビアロスカヤ，石塚満， 日本語テキストからの感情抽出 ，The 23rd Annual Conference of the JapaneseSociety for Artificial Intelligence, pp. 1-2，2009．
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[9] Twitter4j：http://twitter4j.org/ja/index.html[10] 顔文字図書館：http://www.kaomoji.com/kao/text/[11] lucene-gosen：https://code.google.com/p/lucene-gosen/