DEIM Forum 2017 I8-2

ニコニコ動画におけるスラングの感情極性辞書構築
小椋翔太†

桂井麻里衣††† 同志社大学大学院理工学研究科 〒 610–0394 京都府京田辺市多々羅都谷 1–3†† 同志社大学理工学部 〒 610–0394 京都府京田辺市多々羅都谷 1–3
E-mail: †{ogura,katsurai}@mm.doshisha.ac.jp
あらまし

ニコニコ動画における評判の良い動画やシーンの検索には，動画コメントの感情分析が効果的と考えられる．一般に，テキストの感情分析には，対象ドメインでよく用いられる語を収録した感情極性辞書が必要となる．そこで本稿では，ニコニコ動画における特有の隠語，略語，俗語（スラング）の感情極性辞書の構築手法を提案する．提案手法では，フォーマルなテキストを対象とした既存の感情極性辞書をシードセットとして用いる．具体的には，まず各動画をシーンに分割し，コメント集合の単語と既存の辞書からシーンの感情極性を決定する，このとき，ニコニ
コ動画では同一シーンを視聴するユーザ間に一体感があると仮定し，多数派の感情極性を優先する．次に，シーン内の単語集合に対し，先に決定した感情極性を伝播させる．このように，シーンを媒介とした感情極性と共起語の関係に着目することで，既存の辞書にない未知語に対して感情極性を割り当てる．本文の最後には，ニコニコ動画のカテ
ゴリ別コメント集合を用いた実験を行い，提案手法の有効性を示す．
キーワード

ニコニコ動画，感情分析，スラング

1. は じ め にYoutube（注 1） やニコニコ動画（注 2），FC2 動画（注 3） などの利用
者投稿型動画共有サービスでは，日々膨大な数の動画が投稿されている．これらのサイトは CGM (Consumer Generated

Media) とも呼ばれ，社会に大きな影響を与えるメディアに成長している [1]．中でもニコニコ動画では動画や楽曲などの創作が活発に行われており，初音ミクを代表とするニコニコ動画
発の文化は全世界で注目を集めている [2, 3]．
ユーザは CGM 動画を視聴する際，望む動画内容を表すキー
ワードをクエリに用いてタイトルやタグから動画を検索する．
得られた動画集合から，再生数やマイリスト数（お気に入りに登録したユーザの数）などの指標をもとに視聴動画を決定する [4]．しかし，これらの指標には不正アクセス等の意図的な

図1

ニコニコ動画再生画面の例．動画上部にタグが提示され, コメン
トは投稿時のシーンにあわせて動画上に表示される. 一行のテキ工作が行われることが多いほか，動画投稿時期に左右される側

ストが一人のユーザからのコメントに対応する．コメントは右面もある．一方，ニコニコ動画では図 1 に示すように，ユーザから左に流れる.

が動画上に自由にコメントを付与できる．一人のユーザからのコメントは一行で表示され，投稿時のシーンに合わせて右から算出する．このアプローチでは，分析対象とするドメインの単

左へ流れる．これらのコメントには，動画に対する感想や賞賛，語が感情極性辞書に収録されている必要がある．これまでに，

共感表現などが含まれている．ゆえに，評判の良い動画やシー

レビューサイトなどのウェブページにおける頻出語を収録したンを効率的に検索するためには，動画コメントの感情分析が効

辞書が構築されてきた [5, 6]．しかしながら，ニコニコ動画に果的と考えられる．

は特有の隠語，略語，俗語（スラング）が多く投稿されており，テキストの感情分析は，機械学習に基づく手法と辞書に基づく手法に大別される．後者の手法では，単語にポジティブまフォーマルなテキストを対象として構築された辞書のみでは網羅的な分析が困難である．

たはネガティブの感情極性を付与した辞書（以降，感情極性辞

そこで本稿では，ニコニコ動画におけるスラングの感情極性書）を参照し，テキスト内における各極性の単語の出現割合を辞書の構築手法を提案する（注 4）．提案手法は，既存の感情極性
辞書 [5,6] をシードセットとして用いる．具体的には，まず各動（注 1）：https://www.youtube.com/?hl=ja&gl=JP（注 2）：http://www.nicovideo.jp/（注 4）：本稿では単語を一般的な語またはニコニコ動画特有の語へ分類する方法（注 3）：http://video.fc2.com/

を提案しないため，便宜上，既存の辞書に含まれていない単語をスラングと呼ぶ．

画をシーンに分割し，コメントの単語と既存の辞書からシーンの感情極性を決定する．このとき，ニコニコ動画では同一シーンを視聴するユーザ間に一体感があると仮定し，多数派の感情
極性を優先する．次に，シーン内の単語集合に対し，先に決定した極性の情報を伝播させる．このように，シーンを媒介とした感情極性と共起語の関係に着目することで，未知語に対して感情極性を割り当てる．本文の最後には，ニコニコ動画のカテ
ゴリ別コメント集合を用いた実験を行う．実験では，(i) 既存の感情極性辞書のみをシードセットとする場合，(ii) 既存の感情
極性辞書を更新し，再びシードセットに用いる場合という二つ

図 2 提案手法の概要.

のアプローチに対し，スラングの感情極性分類の評価結果を報告する．さらに，構築した感情極性辞書に基づく動画視聴ツー

は，対象・属性・評価値の共起パターンから収集された感情表ルを構築し，動画シーンのコメント感情分類への適用例を示す．

現候補を人手で評価する方法を提案した．文献 [5] では，名詞・本稿の構成は以下の通りである．2 章では，ニコニコ動画の格助詞・述語の共起パターンに基づき，予め極性の付与されたテキストに着目した従来研究と，テキストの感情分析に関する単語を正解とみなして名詞の極性識別器を構築した．構築後の従来研究を説明する．3 章では，ニコニコ動画におけるスラン

辞書は人手のチェックを経てオンライン公開されており，本研

グの感情極性辞書の構築手法を提案する．4 章では提案手法の究のシードセットとして妥当と考えられる．

有効性を確認するための実験を行う．最後に 5 章で本文をまとめ，今後の方向性について検討する．

2. 関 連 研 究

単語の同義関係や共起関係に基づき既存の感情極性辞書を拡張する技術も種々提案されている．文献 [14] は，Aﬀect

database [15] に収録されている 2,438 個の感情語をシードセッ
トとし，外部シソーラスの同義語に感情スコアを付与した．文2. 1 ニコニコ動画のタグやコメントに関する研究

献 [16] では，文脈によって単語の感情極性が異なる点に着目

ニコニコ動画のタグやコメントの特徴に着目した検索支援技

し，既存の感情辞書やシソーラス，レビューデータ，複数の術が盛んに研究されている．例として，特定の感情の遷移を呼ヒューリスティックを組み合わせることで文脈依存な感情極性

び起こすであろう動画をニコニコ動画に投稿し，付与されたコ辞書を構築した．本研究に最も関連した文献 [17] では，Urban

メントを分析した研究 [7] がある．大量の動画とコメントデー

Dictionary (UD)（注 5） に収録されているスラングの感情極性をタの分析例 [8] では，ニコニコ動画特有の「もっと評価される分類した．具体的には，UD と既存の感情極性辞書の両方に収べき」というフレーズタグの有無を教師とみなし，コメント，録されている単語をシードセットとし，UD で定義された同義

タグ，マイリスト数などを特徴として動画の識別器を構築した．

語に極性を伝搬した．さらに，Twitter（注 6） からツイートを収

文献 [9] では，検索クエリに関連する動画集合から様々な種類

集し，感情語と頻繁に共起する単語を感情極性辞書に追加した．

のコメント特徴を算出し，人手で評価されたコメント集合を教本研究においても従来研究で有効性が示されてきた語の共起を師データとして有用なコメントの識別器を構築した．このよう用いるが，ニコニコ動画のコメント機能が及ぼすユーザの一体な機械学習アプローチに加え，限られた数の感情語をシード感を前提とし，同一シーンを媒介として未知語に感情極性を伝セットとしたコメントの感情分類手法とその応用が提案されて搬させる点が新規といえる．

いる．
「面白い」という感情に着目した文献 [10] では，コメント
内で笑いを表すスラング “w” の出現回数をカウントし，動画

3. 提 案 手 法のランク付けに応用した．文献 [11] では，ニコニコ動画で頻出

本章では，ニコニコ動画におけるスラングの感情極性辞書構する顔文字に手動で感情ラベルを付与し，動画の評判分析に応築手法を提案する．提案手法の概要を図 2 に示す．動画は複数用した．文献 [12] では，手動で感情極性辞書を構築し，動画内のシーンから構成されており，必ずしも全てのシーンに同一のの感情極性の遷移とコメント数に基づく動画信頼性推定システ

感情極性が当てはまるとは限らない．そこで提案手法では，動ムを構築した．文献 [13] においても，コメントの感情分類のた画カテゴリごとにシーンの時間幅と分割最大数を設定し，予めめの前処理として，ニコニコ動画の頻出単語に対し手動で感情各動画をシーン分割する．分割最大数の設定には，一つの長時極性が付与されている．以上の研究に対し，本研究で構築する

間動画によるバイアスを防ぐねらいがある．時間幅による分割

ニコニコ動画特有の感情極性辞書を導入することで，感情表現が最大数を超えた場合，コメント数の少ないシーンは除外する．

のカバレッジや分類精度の向上が期待できる．

以降，図 2 枠内の各ステップの内容について説明する．

2. 2 テキストの感情分析に関する研究

3. 1 形態素解析による単語抽出

テキストの感情分析は，検索・推薦の高度化やイベント検出

はじめに，各シーンのコメント集合に対し，以下の前処理をなど様々な応用先があり，メジャーな研究トピックの一つである．多くの手法は単語と感情極性の対応付けを必要とするため，
これまでに感情極性辞書の構築方法が検討されてきた．文献 [6]（注 5）：http://www.urbandictionary.com/（注 6）：https://twitter.com/

適用する．

表 1 各カテゴリの動画シーンの時間幅と最大分割数．本稿では実験•

英単語を大文字に統一（例：web → WEB）.

•「あ，い，う，え，お，わ」の小文字を大文字に置換的に設定した．
ゲーム 歌ってみた（例：っょぃ→つよい）.

•

一つのコメントで同じ単語が連続する場合は一つの単語

政治

時間幅（秒）

30

20

20

最大分割数

30

13

35

に置換（例：好き好き好き → 好き）.

•

一つのコメントで同じ文字が 3 回以上連続する場合は 3

ントが，新たに動画を視聴したユーザの意見や単語の選び方に少なからず影響すると考えられる．したがって本稿では，多数文字に置換（例：8888888 → 888）.

•「！，？，〜」などの記号を省く.

派の感情極性を優先し，s∗ = arg maxs∈{p,n,ne} P (s|i) となる•

コメント末尾の「w」を除去する.

感情 s∗ をシーン i の感情極性とする．

•

顔文字の分割を避けるため，丸括弧でくくられた範囲は

3. 4 スラングに対する感情極性付与
最後に，感情別シーン集合における語の出現割合に基づき，一つの単語としてみなす．
次に，各コメントに形態素解析エンジン MeCab（注 7） を適用

未知語の感情極性を決定する．データセット中で各感情 s に割し，名詞，動詞，形容詞，副詞を抽出する．形態素解析で異なり当てられたシーンのうち，単語 w をコメントに含むシーン数る活用形が生じた場合，各単語の基本形を用いる．なお本稿でを Vs (w)(s ∈ {p, n, ne}) で表す．提案手法は，感情 s に対するは，5 つ以上の動画に付与されたタグをニコニコ動画特有の単単語 w の感情スコアを次式で定義する．

語とみなし，形態素解析用ユーザ辞書として導入する．加えて，

P (s|w) = ∑Web 上の新語を収録した mecab-ipadic-NEologd [18] も導入する．しかし，我々の予備実験では，「マイリス」というスラング
が「マイ」と「リス」に分割されるなど，これらの辞書では不十分な例が存在した．これを解決する簡便な方法として，単語のバイグラムを用いる．ここで，提案手法のバイグラムは「名詞＋名詞」に限定する．

Vs (w)
s∈{p,n,ne} Vs (w)(3)

P (s|w) の値が高いほど，単語 w は感情 s の意味で使われる傾向にあることを意味する．以上のように提案手法は，シード
セットの感情極性をシーンに伝搬させたあと，シーンを媒介としてその他の単語の感情極性を決定する．

2.2 節の関連研究で前述したように，単語は文脈によって感3. 2 コメントの感情極性分類

情極性が異なる場合がある．ニコニコ動画においても，ゲーム

日本語評価極性辞書・名詞編 [5]，用言編 [6] をシードセットとして用いて各コメントの感情極性を分類する．前者の辞書では名詞，後者の辞書では動詞，形容詞，副詞に対して感情ラベ

に関する動画と政治に関する動画では，単語の表す感情が異なる可能性がある．ゆえに，提案手法を動画カテゴリごとに適用することで，様々なドメインにおける感情表現を獲得する．

ルが付与されている．以降，ポジティブ，ネガティブ，ニュー
トラルのインデックスをそれぞれ p, n, ne とおく．あるコメン
ト内で，感情ラベル s をもつ単語が出現した回数を N um(s)(s ∈ {p, n, ne}) で表したとき，コメントの感情極性 s∗ を次式で決定する．
arg max N um(s),ss∗ =unknown,

4. 実験

本章では，提案手法の有効性を評価するためにニコニコ動画のカテゴリ別コメント集合を用いた実験を行う．まず 4. 1 節で実験用データセットの詳細を説明し，4. 2 節でポジティブ・ネ

if

ガティブ単語の抽出結果を報告する．最後に 4. 3 節において，

max N um(s) > 0s(1)otherwise

コメントの感情分析結果を表示可能な動画視聴ツールを構築し，提案手法の有効性を定性的に評価する．

上式のように，コメントがシードセットの単語を一つも含

4. 1 データセット

まない場合は，感情ラベルとしてニュートラルではなく不明

国立情報学研究所によって提供されているニコニコ動画コメント等データ（注 8） のうち，カテゴリタグ「ゲーム」，「歌ってみ（unknown）を割り当てる．

3. 3 動画シーンの感情極性分類

た」，「政治」のいずれかが付与された動画を実験に用いた．各

シーン i 内のコメント集合のうち，感情 s (s ∈ {p, n, ne}) に

カテゴリタグに対し，表 1 に示す時間幅と最大分割数を実験的割り当てられたコメント数を Count(i, s) とおく．提案手法でに設定した．シーン分割後，各カテゴリでポジティブ・ネガティ

は，シーン i がもつ各感情のスコアを，次式のように感情別コ

ブ・ニュートラルに分類されたシーンをランダムに 50,000 件

メント数の割合として定義する．

ずつ選択した．ユニグラムとバイグラムを抽出後，データセッ

P (s|i) = ∑Count(i, s)′′s ∈{p,n,ne} Count(i, s )ト中の出現回数が 1,000 回未満の単語は感情スコア算出対象か(2)

ニコニコ動画のコメント機能の性質から，同一シーンを視聴すら全て除外した．最終的に 3,521 語が本実験の感情スコア算出
対象となり，それらのうち 198 語がシードセットに収録されていた．

るユーザ間には一体感があると仮定できる．つまり，既存コメ（注 7）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html （注 8）：http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/nico/nico.html

表 2 「ゲーム」カテゴリにおける両極性の上位 10 個の単語.
更新なし

表 4 「政治」カテゴリにおける両極性の上位 10 個の単語.

更新あり

ポジティブ

ネガティブ

順位

更新なし

更新あり

ポジティブ

ネガティブ

ポジティブ

ネガティブ

順位

ポジティブ ネガティブ

GJ

おわた

1

P乙

オワタ

すばらしい

おまえは

1

うぽつ

KTK

あーあ

2

UPOTU

おわた

ありがとう

おまえ

2

すばらしい

こいつの
クズ

綺麗だ

オワタ

3

うぽつ

あーあ

888

クズ

3

かっけえ

こいつも

楽しみだ

ひっ

4

うぽつー

ひでえ

うぽつ

死ね

4

素晴らしい

おまえは

うぽつ

ひでえ

5

うぽつです これはひどい

素晴らしい

こいつも

5

ありがとう

おまえ
だこいつ

P乙

死んだ

6

うぽ

ひっ

かっこいい

あほ

6

かっこいい

上がる

これはひどい

7

888

ざまあ

いいね

こいつの

7

888

嘘を

いいね

ざまあ

8

KTK

死

かっけえ

お前

8

GJ

嘘をつく

うぽつー

おま

9

綺麗だ

ひどい

かわいい

嘘つく

9

かわいい

こいつは

うぽつです

ぶ

10

楽しみだ

おいおい

GJ

ねーの

10

麻生さん

をつく

表 3 「歌ってみた」カテゴリにおける両極性の上位 10 個の単語.
更新なし

更新あり

においてポジティブ・ネガティブスコアの降順に単語を並べ，

ネガティブ

順位

ポジティブ

ネガティブ

各極性の上位 100 語からなるリストを作成し，3 名の評価者

綺麗な声

へた

1

綺麗な声

これはひどい(22〜23 歳の男性 2 名，女性 1 名) が感情極性を手動で付与しきれー

これはひどい

2

うぽつー

ひでえ

た．このとき，単語のみでは評価が難しい場合は全てニュート

も素敵

ひでえ

3

うぽつです

腹筋

ラルへの分類を依頼した．2 名以上の評価者で一致した極性を

素敵です

ひどい

4

声綺麗

やめて

声綺麗

死ね

もっと評価されるべき

へた

正解ラベルとみなし，各極性の上位 Nword 語に対して次式の

5

癒される

やめて

6

癒される

ひどい

声きれい

しね

7

も素敵

おいおい

素敵すぎる

きも

8

素敵です

きも

ポジティブ

Precision を算出した．
P recision(Nword ) =Nagree
Nword

(4)

*:

おま

9

素敵すぎる

やめろ

ここで，Nagree は手法により正しく極性を付与できた単語の総

絵も

ふいた

10

聞き惚れる

こわい

数を表す．
「ゲーム」，「歌ってみた」，「政治」カテゴリに対するポジティブ・ネガティブ単語抽出の Precision をそれぞれ図 3，

4. 2 ポジティブ・ネガティブ単語の抽出結果

図 4，図 5 に示す．いずれの図も，上段，下段がそれぞれポジ

各カテゴリのコメント集合に対し，提案手法がとりうる以下

ティブ，ネガティブ単語の抽出結果を示し，横軸は Nword ，縦の二つのアプローチをそれぞれ適用し，ポジティブ・ネガティ

軸は P recision(Nword ) の値を表す．全てのカテゴリで，ネガ

ブ単語を抽出した．

ティブ単語に比べポジティブ単語が精度良く抽出できていた．

（ 1 ） シードセットの更新なし．3 章で提案した手法を一度特に，「歌ってみた」カテゴリは最も精度良くポジティブ単語をのみ適用する．

抽出できたといえる．一方，本実験評価で最も性能が悪かった（ 2 ） シードセットの更新あり．3 章で提案した手法を一度のは「政治」カテゴリのネガティブ単語の検出である．実際，適用し，シードセットに収録された単語の感情スコアを更新し

表 4 に示した上位 10 語のネガティブ単語は，半数以上が評価てから再び提案手法を適用する．

者からニュートラルとしてラベル付けされていた．例えば，「お「ゲーム」，「歌ってみた」，「政治」カテゴリにおいて二つのアプローチを適用した結果，ポジティブまたはネガティブスコ
アが上位 10 個となった単語をそれぞれ表 2，3，4 に示す．いずれの表においても「うぽつ」という単語がポジティブ上位として抽出されている．うぽつとは「うｐ乙（アップロードお疲
れ様です）」の意であり，投稿者への労いを表す表現のため，ポジティブへの分類は妥当といえる．
「歌ってみた」カテゴリの結果を表す表 3 では，声を賞賛する単語がポジティブ上位となり，動画内容に適した表現が得られたといえる．表 3 の最左列で 9位となった「*:」は「弾幕」と呼ばれるニコニコ動画特有の表現である（注 9）．また，いずれの表においても，くだけた日本語表現である「かっけえ」「ざまあ」「ひでえ」が抽出された．
提案手法の性能を定量的に評価するために，各カテゴリタグ（注 9）：弾幕は「歌ってみた」カテゴリで多用される傾向にあり，動画の盛り上がりシーンでは画面全体に多数の「*:」が出現する．

前」「こいつ」などの単語については，それ自体が強い極性をもたないと判断された．しかし，「政治」カテゴリでは動画の出演者に否定的な意見を述べる際に「お前」「こいつ」などの乱暴な表現が見られることが多く，提案手法の結果がネガティブコ
メント・シーン検出に有効な可能性がある．したがって，カテゴリの文脈を考慮できるよう実験の評価方法を再検討する必要がある．加えて，実験結果から，シードセットの更新の有無が手法に影響を与えることを確認した．各カテゴリのコメントの傾向をもとにシードセットの感情スコアを更新することで，次の適用時にシーンの感情分類性能が向上する場合がある．今後は Precision が高くなる条件を調査し，スコアの確信度に基づきシードセットを更新する方法を検討する必要がある．その一つの方法として，式 (1) や式 (2) に閾値を導入することで，感情スコアの高いコメントやシーンのみをシードセットの更新に用いることも考えられる．

「ゲーム」
カテゴリ ポジティブ「ゲーム」
カテゴリ ネガティブ(a) 既存の感情極性辞書を用いた場合．

図 3 「ゲーム」カテゴリにおける二つのアプローチの性能比較.
「歌ってみた」
カテゴリ ポジティブ「歌ってみた」
カテゴリ ネガティブ(b) 提案手法により構築した感情極性辞書を用いた場合.
図 6 感情極性辞書に基づくコメント感情分析結果の一例．(a) 既存の感情極性辞書を用いた場合， (b) 提案手法により構築した感情
極性辞書を用いた場合．

応用として，コメントの感情分析結果を表示可能な動画視聴ツールを構築した．提案するツールは，与えられた辞書に基づ
図 4 「歌ってみた」カテゴリにおける二つのアプローチの性能比較.

き式 (1) でコメントの感情を分類し，ポジティブなら赤色，ネ
ガティブなら青色，ニュートラルなら緑色，不明（unknown）「政治」
カテゴリ ポジティブ

ならば白色で文字を表示する．既存の辞書の適用例を図 6 (a)，各極性スコア上位 30 語を辞書に追加した場合の適用例を図 6(b) に示す．既存の感情極性辞書は「かっこいい」「GJ」などの単語を収録しておらず，図 6 (a) では白色で表示されている．
一方，提案手法により構築した感情極性辞書を用いた場合，これらのコメントは図 6 (b) に示すように正しく赤色で表示でき「政治」
カテゴリ ネガティブ

た．ゆえに，本研究で構築した感情極性辞書は，ニコニコ動画で評判の高いシーンの検出に役立つといえる．
反対に，提案手法で構築した辞書を適用した結果，感情分類が失敗した例を図 7 緑枠内に示す．図 7 の左のシーンでは，「面白かった」というポジティブな単語に対し，
「やばい」
「中毒」と
いうネガティブな単語の影響でコメント全体がネガティブにみなされた．右のシーンでは，「乙の意味知らんガキ消えろ」というコメントが「乙」という単語の影響でポジティブに分類され

図 5 「政治」カテゴリにおける二つのアプローチの性能比較.

ているが，実際には他のユーザへの批判であり動画シーンへの賞賛には該当しない．これらの問題を解決するには，文中の係

4. 3 ニコニコ動画の感情極性辞書に基づく動画視聴ツールの構築
最後に，提案手法で構築したニコニコ動画の感情極性辞書のり受け構造や共起単語を考慮してコメントの感情を分類する必要がある．

図 7 「ゲーム」カテゴリの動画シーンに対し提案手法で構築した辞書を適用した場合の失敗例．

5. まとめと今後の課題
本稿では，ニコニコ動画におけるスラングの感情極性辞書の構築手法を提案した．提案手法では，フォーマルなテキストを対象とした既存の感情極性辞書をシードセットとして用い，同一シーンにおける単語の共起情報から未知語の感情スコアを

[3]
[4]

算出した．三つの動画カテゴリを対象とした評価実験では，ポジティブ，ネガティブスコアがそれぞれ上位 30 語までは高い[5]

Precision を示す傾向にあった．また，シードセットを更新して再び適用するアプローチによる精度向上の可能性を示唆した．
提案手法はニコニコ動画のコメント機能がもたらすユーザの一[6]体感を利用して未知語の感情スコアを算出した．ニコニコ動画
のみならず，中国の動画共有サイト Bilibili（注 10） のような類似[7]サービスのスラング抽出も可能と考えられる．
実験の最後には，感情極性辞書に基づくコメント分析結果を[8]

文字色で示すことのできる動画視聴ツールを構築した．ツール
を通じ，既存の感情極性辞書では分析困難なコメントに対し，[9]

提案手法が感情検出のカバレッジを向上できる点を確認した．
一方，正確なコメントの感情分類には係り受け構造や単語の共起の解析が必要となる例も示した．

[10]

提案手法の性能を向上するために検討すべき点がいくつかある．例として，コメント・シーン感情分類への閾値の導入や，信頼度の高い感情スコアのみを用いたシードセットの更新が挙げられる．また本稿では動画カテゴリごとにシーン分割の時間窓を実験的に設定したが，今後はコメント数に基づく適切なシー

[11]
[12]

ン分割方法を検討する必要がある．さらに，評価者による正解
ラベル付与において，実際に用いられているシーンやコメント[13]を提示する必要性が考えられる．今後は実験用データセットを大規模化して有効な改善方法を調査する予定である．
[14]

文

献

[1] MyVoice：動画共有サイトに関するアンケート調査,. http://
research.nttcoms.com/database/data/000785/. Last accessed: 01/16/2017.
[2] M. Hamasaki, H. Takeda, and T. Nishimura. Network Anal-

[15]

[16]
（注 10）：https://www.bilibili.com/

ysis of Massively Collaborative Creation of Multimedia Contents: Case Study of Hatsune Miku videos on Nico Nico
Douga. In Proc. Int. Conf. Designing Iteractive User Experiences for TV and Video, pp. 165–168. ACM, 2008.
後藤真孝. 初音ミク, ニコニコ動画, ピアプロが切り拓いた CGM
現象. 情報処理, Vol. 53, pp. 466–471, 2012.
M. Richardson, E. Dominowska, and R. Ragno. Predicting
Clicks: Estimating the Click-Through Rate for New Ads.
In Proc. Int. Conf. World Wide Web, pp. 521–530. ACM,
2007.
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.
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.
亀井且有, 豊田晃史, 串田淳一. 擬似同期を用いた動画共有によるビデオ視聴者の感情高揚. 知能と情報, Vol. 24, No. 5, pp.
944–953, 2012.
平澤真大, 小川祐樹, 諏訪博彦, 太田敏澄ほか. ニコニコ動画のログデータを用いたソーシャルノベルティのある動画の発見に関する研究. 情報処理学会研究報告, Vol. 2011, pp. 1–8, 2011.
K. Tsukuda, M. Hamasaki, and M. Goto. SmartVideoRanking: Video Search by Mining Emotions from TimeSynchronized Comments. Proc. IEEE Int. Conf. Data Mining Workshops, pp. 960–969, 2016.
N. Murakami and E. Ito. Emotional video ranking basedon user comments. In Proc. Int. Conf. Information Integration and Web-Based Applications and Services, pp. 499–
502. ACM, 2011.
高木潤, 中村健二, 小柳滋. 顔文字の感性情報を用いた動画コメン
トの評価. 情報処理学会第 77 回全国大会, Vol. 5, p. 02, 2015.
S. Nakamura, M. Shimizu, and K. Tanaka. Can Social Annotation Support Users in Evaluating the Trustworthinessof Video Clips? In Proc. ACM Workshop on Information
Credibility on the Web, pp. 59–62. ACM, 2008.
H. Sakaji, J. Ishibuchi, and H. Sakai. Extracting Polarity Comments from Nico Nico Douga. In Proc. Int. Conf.
Network-Based Information Systems, pp. 669–672, 2015.
A. Neviarouskaya, H. Prendinger, and M. Ishizuka. Sentiful:
Generating a Reliable Lexicon for Sentiment Analysis. In
Int. Conf. Aﬀective Computing and Intelligent Interaction
and Workshops, pp. 1–6. IEEE, 2009.
A. Neviarouskaya, H. Prendinger, and M. Ishizuka. TextualAﬀect Sensing for Sociable and Expressive Online Communication. In Aﬀective Computing and Intelligent Interaction, pp. 218–229. Springer, 2007.
Y. Lu, M. Castellanos, U. Dayal, and C. Zhai. Automatic
Construction of a Context-Aware Sentiment Lexicon: An
Optimization Approach. In Proc. Int. Conf. World Wide

Web, pp. 347–356. ACM, 2011.
[17] L. Wu, F. Morstatter, and H. Liu. SlangSD: Building and Using a Sentiment Dictionary of Slang Words
for Short-Text Sentiment Classification. arXiv preprint
arXiv:1608.05129, 2016.
[18] T. Sato. Neologism dictionary based on the language resources on the Web for Mecab. https://github.com/
neologd/mecab-ipadic-neologd, 2015.
Last accessed:
01/12/2017.