DEIM Forum 2013 D9-2

ツイートに出現する顔文字等の文字と記号に着目した感情分類
三好辰明†

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: †,††{miyoshi,ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp
あらまし

近年，気軽につぶやけるという利便性から，Twitter によるコミュニケーションが普及している．しかし，ツイートはタイムライン形式で表示されるので，肯定的な意見のみを知りたい場合には否定的な意見をフィルタリングする必要がある．また，ツイートには一瞬一瞬の感情を伝える手段として，複数の記号を組み合わせて，視覚的に感情を読み手に伝える顔文字が付随していることが多い．そこで本研究では，顔文字内に出現する記号の組み合わせと出現頻度に着目して，顔文字を感情に基づいて分類する．さらに，分類した顔文字を手掛かりに，ツイートを肯定と否定に分類する実験を行ったので報告する．
キーワード

顔文字, 感情, TwitterSentiment Classification of Emoticons Appearing in Tweets on the Basis ofthe Characters and Symbols
Tatsuaki MIYOSHI† 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: †,††{miyoshi,ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp
Key words Emoticon, Emotion, Twitter

1. は じ め に較した．そして，その出現頻度に基づく顔文字の感情分類方法を提案する．

近年，急速に普及したソーシャルネットワーキングサービス

またツイートを肯定と否定に分類できれば有用である．そこ（SNS）の中でも Twitter は，2012 年 7 月時点で利用者数 5 億で本研究では，提案した顔文字の感情分類を利用して，ツイー人，月間アクティブユーザ数 2 億人以上，1 日あたりのツイー

トを肯定（Positive）と否定（Negative）に分ける PN 分類の実ト数 4 億ツイートという規模である [1]．このように Twitter が験を行った．

普及したのは，ユーザが今，何をして，その行為に対して，どういう感情を抱いたのか等，現在の状況，感情，情報を即座に気軽につぶやくことができるからである．

2. 関 連 研 究
TV 番組に対するツイートを発信者の感情に焦点を当てて解また，その感情表現の手段として，ツイート内には顔文字が析し，可視化することにより，番組探索を支援する研究 [2] があ多く含まれている．本研究の実験に用いたツイートでは，約 2る．この研究では，ツイートの感情分析を行うための感情極性割のツイートに顔文字が出現していた．ここで，顔文字とは，辞書の項目に，感情語と顔文字のカテゴリを設けている．感情“ ( ≧ ω ≦ )” や “ o ( ； △ ； ) o” のような複数の記号を組み合語は感情語をまとめた WordNet を参考にし，顔文字は Twitterわることによって，視覚的に表情やしぐさを相手に伝えるものにおける出現頻度が高いものを対象としている．そして，収集である．

したツイートを，Mecab [3] により形態素解析し，アノテーショ

本研究では，まず顔文字をウェブサイトから抽出し，顔文字ンした感情語を取り出すことで感情極性値を算出している．一を構成する文字や記号の組み合わせとその出現頻度を調査，比方，本研究では感情語は対象とはしないが，顔文字を出現頻度が高いものに限らず収集し，その顔文字を感情に基づいて自動分類する点に特色がある．
また，顔文字解析システムの研究 [4] でも，顔文字の感情を決定している．まず，感情と関連する所定の顔文字データベースと顔文字を照合する．顔文字データベースを使用して決定することができなかった顔文字は，kineme のデータベースを基に感情解析を行う．kineme とは，kinesics（動作学）の理論を基に “口” または “目” を表す意味的領域を意味しており，kinemeのデータベースは顔文字データベースを kinemes に分割することで構築している．そして，顔文字は目，口，目というトリプレットに基づいて感情の注釈を行っている．一方本研究では，まず正規表現を用いて顔文字を抽出する．そして，顔文字でしばしばみられる括弧の外側の手のように見える記号 “v”，“ヽ”や，感情を含む表現である “!” 等の記号にも注目して，それらの記号の組み合わせの出現頻度で感情分類を行う．
さらに，それぞれの顔文字から解釈される感情の統計から，肯定的な感情を表す顔文字の方が，否定的な感情を表す顔文字に比べて，より感情解釈の種類が少ないことを示した分析もある [5]．このように肯定的な感情と否定的な感情で感情解釈の種類の数が異なることから，顔文字には感情解釈の幅の広いものと限定的なものがあることも示唆されている．よって，肯定的な感情を表す顔文字の方が，否定的な感情を表す顔文字に比べて，感情解釈が容易である可能性がある．本研究で定めた顔文字の感情分類体系では，否定的な感情を表す顔文字の感情分類の誤りを減らすために，否定的な感情を肯定的な感情よりも種類を多く設定した．

3. 顔文字の感情分類
3. 1 顔文字の定義
顔文字とは人の顔を複数の記号で表現し，視覚的に感情やしぐさを見る者に伝えるものである．驚きを表す “w( °ｏ °)w！
！”や悲しみを表す “(T T)” など，様々なものがある．また，顔文字だけではなく，“www”，“!” 等が顔文字に続くことも多い．顔文字に付随するこれらの文字列も，感情を表している．よって，これらも合わせて本研究では抽出対象とする．

3. 2 処理の流れ
まず顔文字を感情別にまとめているウェブサイトである顔文字図書館 [6] から，正規表現を利用して顔文字を抽出する．次に，抽出した顔文字を予め決めておいた感情分類体系に従って分類する．分類は，文字や記号を組み合わせたパタンの出現頻度に基づいて行う．

3. 3 顔文字の抽出
本研究では顔文字を正規表現で定義して，そのパタンに照合する文字列を顔文字として抽出する．顔文字のパタンとして，“ (*＾0＾*) ” のような半角または全角の括弧で括られている文字列に照合するものを定義した．
以下に括弧の中身の正規表現を示す．なお，この正規表現はPerl などで用いられている Perl Compatible Regular Expression(PCRE) に準拠する．

((?!C{3, }).){2, }ここで，C は英数字，ひらがな，カタカナ，漢字のいずれか一文字である．“(?!regex)” はゼロ幅の否定的先読みといい，直前のパタンに続いて、“regex” のパタンが出現しない物がマッチする．よって，“(?!C{3,})” は，英数字，ひらがな，カタカナ，漢字が連続で 3 文字以上続かないパタンを表す．したがって，この正規表現は，英数字，ひらがな，カタカナ，漢字が連続で3 文字以上で始まらなく，かつ，2 文字以上の文字列にマッチする．このようにすることで，曜日を表す “(月)” など顔文字でない頻出文字列を抽出しなくなる．
次に括弧の外の記号について説明する．括弧のすぐ外側にひらがな，カタカナ，漢字，句読点，数字，半角または全角のスペースがある場合は顔文字の一部とみなさない．なぜなら，それらは顔文字ではないテキスト部分の続き，もしくは始まりであることが多いからである．一方，括弧のすぐ外側にある英字などは顔文字を構成する要素であることが多いので，顔文字の一部とみなして抽出する．したがって，“w( °ｏ °)w！
！” の括
弧の外にある手のように見える “w” や，驚きの感情を表すと考えられる “！
！” も顔文字の一部として一緒に抽出することができる．ただし，例えば “すごいな ( °ｏ °)w！
！” は抽出できず，この例では “( °ｏ °)w！
！” だけを抽出する．

3. 4 感情分類体系
感情表現の研究として，文毎の事象の望ましさを推定するために，語に好感度（プラス，マイナスの評価）を与えているものがある [7]．また，joy-sadness,trust-disgust,fear-anger,surprise-anticipation の 4 つの軸で表現する Plutchik の感情の輪 [8]、更に多くの感情を定義しているもの等，様々なものがある．さらに [5] では，顔文字の感情解釈には多様性があることが示されている．例えば，“m( )m” は「謝罪」，「お願い」，「お辞儀」など，多様な感情に解釈をされることがある．
しかし，本研究では顔文字の感情を一意に定めるので，基本的な感情である “喜び”，“悲しみ”，“怒り” と，それに加えて，顔文字の感情によく見られる，“驚き”，“照れくささ” の 5 種類の感情を分類体系とする．よって，驚き，仰天，動揺等のいくつかの感情をまとめて一つの “驚き” という感情に大分類するので，顔文字の感情解釈の幅の広さにある程度対応できる．本
研究で定める 5 種類の感情へ分類する際の判断基準として，似た感情が同系色で見やすくまとめられている図 1 の Plutchik の感情の輪を参考にする．Plutchik の感情の輪において，喜びと信頼と期待は “喜び” に，嫌悪と怒りは “怒り” に，恐怖と驚きは “驚き” に統合する．

3. 5 感 情 分 類
本研究ではまず，ウェブで収集した感情別に分類された顔文字について，そこで使われている記号の組み合わせ，出現頻度を調査した．感情別に分類された顔文字は顔文字図書館 [6] から収集した．本研究では，顔文字図書館から取得した顔文字について，顔文字に出現する記号の感情別出現率を以下に示す 3
種類算出する．

表 1 単一記号の感情別出現率の例
怒り悲しみ 照れくささ驚きˆ

0.0111 0.0840

喜び

0.00480.07050.0106＿0.0089 0.0066

0.02150.01230.0144▽0.0000 0.0305

0.00360.01060.0076；0.0144 0.0049

0.05020.01060.0840*..
.

0.0111 0.0570
..
..
.
.

0.0144..
.

0.1693..
.

0.0189..
.

表 2 連接する 2 記号の感情別出現率の例
怒り

0.0041 0.0132•

悲しみ 照れくささ

驚き

0.00440.03900.00470.00790.00180.00000.0058_・0.0017 0.0016

0.00710.00130.0029°)0.0000 0.0020

0.00180.00000.0070-)..
.

0.0099 0.0010
..
..
.
.

0.0009..
.

0.0013..
.

0.0041..
.

(*＼ ( 0.0033

図 1 Plutchik の感情の輪

喜び

単一記号の感情別出現率

表 3 連接する 3 記号の感情別出現率の例– 顔文字に用いられている単一記号が，感情毎に集めた顔悲しみ 照れくささ驚き￣ー￣

0.0009 0.0055

0.00000.00480.0007計算したもの．ただし，括弧，空白文字は含まない．単一記号o ≧∇0.0000 0.0004

0.00000.00000.0000

毎に，5 種類の感情における出現率を算出する．

￣д￣0.0009 0.0000

0.00000.00000.00070.00000.00000.00000.00070.0000 0.0000
.
.
..
..

0.0010.
..

0.0000.
..

0.0000.
..

文字の集合内でどの程度使われるかを数えて，出現した割合を•連接する複数記号の感情別出現率– 顔文字に用いられている連接する複数記号が，感情毎に集めた顔文字の集合内でどの程度使われるかを数えて，出現し怒り

＠＠； 0.0000

T△T.
..

喜びた割合を計算したもの．連接する複数記号毎に，5 種類の感情において出現率を算出する．

•

正規表現で指定したパタンの感情別出現率– 顔文字に用いられている 2 記号の間に任意の文字が 0 回

表 4 正規表現で指定したパタンの感情別出現率の例
怒り
⌒.*⌒

喜び

悲しみ 照れくささ

驚き

0.00000.01800.02270.00250.00000.00000.00750.0103 0.0848

Д.*\) 0.0103

以上繰り返される文字列が，感情毎に集めた顔文字の集合内で。.*・0.0000 0.0025

0.00600.01800.0037

どの程度使われるかを数えて，出現した割合を計算したもの．

へ.*）

0.0206 0.0077

0.01210.00000.0000

この場合も，正規表現で指定したパタン毎に，5 種類の感情に

#.*\)
.
..

0.0206 0.0051
.
.
..
..

0.0121.
..

0.0540.
..

0.0000.
..

おける出現率を算出する．
ただし，連接する複数記号の感情別出現率においては，連接する 2，3 記号それぞれについて算出している．連接する 2 記号の場合は，括弧だけからなるもの，空白文字だけからなるもの，空白文字と任意の文字との組み合わせとなるものは含まない．連接する 3 記号の場合は，括弧，空白文字をそれぞれ 2 以上含むものは含まない．
顔文字の感情分類は次のように行う．顔文字が含む，単一記号，複数記号，正規表現パタンの感情別出現率を感情ごとに合計する．その結果，合計した感情別出現率が一番大きい感情をその顔文字の感情とする．

3. 6 感情別出現率の算出
本研究では顔文字の感情分類のために感情別出現率を予め定める必要がある．そこで，顔文字図書館から 3. 3 節の方法で抽出した，怒り 194 個，喜び 389 個，悲しみ 165 個，照れくささ

111 個，驚き 264 個，計 1,123 個の顔文字を対象とし，感情別出現率を算出した．表 1 に単一記号の感情別出現率の例を示す．

表 2 に連接する 2 記号，表 3 に連接する 3 記号，表 4 に正規表
現で指定したパタンの感情別出現率の例を示す．なお，単一記号は 275 種類，連接する 2 記号は 2,276 種類，連接する 3 記号
は 4,433 種類，正規表現で指定したパタンは 5,399 種類あった．

4. 顔文字の感情分類に関する実験
3. 6 節で算出した感情別出現率を使って，顔文字図書館の顔文字をそこで分類されている感情に正しく分類できるかどうか確認する実験を行った．対象は 3. 6 節で抽出した顔文字 1,123個である．単一記号の感情別出現率を用いた顔文字の感情分類
結果を表 5，連接する 2 記号のそれを表 6，連接する 3 記号のそれを表 7，正規表現で指定したパタンのそれを表 8 に示す．
さらに，連接する 2 記号と正規表現で指定したパタンの感情別出現率を正規化して合計した値を用いた顔文字の感情分類結果を表 9 に示す．なお，表中の「全体」は，全ての顔文字の分類結果を示す．

表5

表6

表7

感情

精度

(正解/分類数)

怒り

0.690

(134/194)

顔文字として抽出した文字列の内訳と例

分類

顔文字

顔文字でない 顔文字でない

260

121（ ;(余計な文字列を含む)

喜び

0.609

(237/389)

数
例

悲しみ

0.690

(114/165)(-_-)zzz(１４)】

照れくささ

0.639

(71/111)

(´Д)」

?(ピー)

驚き

0.503

(133/264)(〃’ ’〃) ☆ ・・・（直喩）

全体

0.613

(689/1,123)連接する 2 記号の感情別出現率を用いた顔文字の感情分類結果＼ (ˆOˆ) ／表 11

抽出できなかった顔文字（6 件）
＾ｘ＾*

精度

(正解/分類数)

怒り0.829(161/194)

2 ノハ゜ ウ ゜）＜喜び

0.691(269/389)

3｀・ω・´ω｀1悲しみ

0.842(139/165)

4

照れくささ

0.891(99/111)

5

＾＾

驚き

0.670

(177/264)

6

ˆˆ♪

全体

0.752(845/1,123)連接する 3 記号の感情別出現率を用いた顔文字の感情分類結果; ）?DEEP(英語)

感情

また，正規表現で指定したパタンよりも連接する 2 記号の感情別出現率を用いる方が精度は高く，連接する 2 記号の感情別

感情

精度(正解/分類数)

怒り

0.938

(182/194)

出現率を用いるよりも，連接する 2 記号の感情別出現率と正規喜び

0.794(309/389)

表現で指定したパタンの感情別出現率を組み合わせて用いる方が精度は少し高くなった．

悲しみ

0.987

(163/165)

照れくささ

0.990

(110/111)

分類結果を感情別に詳しくみると，例えば表 5 の喜びの分類

驚き

0.882(233/264)

精度が低い．喜びの顔文字が誤分類された結果の感情のほとん

全体

0.887

(997/1,123)

表 8 正規表現パタンの感情別出現率を用いた顔文字の感情分類結果

表9

表 10

単一記号の感情別出現率を用いた顔文字の感情分類結果

どは照れくささであった．その原因は，喜びの“ ＼ (*T ▽ T*) ／ワーイ” のような顔文字に含まれる “*” の照感情

精度

(正解/分類数)

れくささの感情出現率が，他の感情出現率よりも大きくなった

怒り

0.680

(132/194)ためである．このように，単一記号では特定の記号の感情別出現率の影響が強すぎることがある．

喜び0.706(275/389)

悲しみ

0.800(132/165)

また，表 6 の連接する 2 記号の感情別出現率を用いた感情分

照れくささ

0.765

(85/111)

類実験結果では，顔文字内に使われている感情別出現率の和が驚き

0.571(151/264)

最大の感情だけでなく，2 番目に大きい感情まで正解とみなす

全体

0.690

(775/1,123)連接する 2 記号と正規表現パタンの感情別出現率を組み合わせと，全体の精度は 0.924 になった．よって分類において，感情別出現率の和が 1 番目と 2 番目の感情であまり差がない場合には何らかの工夫が必要である．

た顔文字の感情分類結果
感情精度(正解/分類数)

怒り

0.835

(162/194)

5. 顔文字の感情に基づくツイートの PN 分類

喜び

0.701

(273/389)

5. 1 ツイートからの顔文字抽出

悲しみ

0.854

(141/165)

Twitter で “オリオン座” をクエリとして，2012 年 11 月 1 日

照れくささ

0.891

(99/111)のツイートを 1,000 件抽出した．本研究では Twitter 非公式の驚き0.678(179/264)

全体ライブラリである Twitter4j [9] を利用した．その 1,000 件のツ0.760(854/1,123)

イートから，3. 3 節の方法で顔文字を抽出したところ，225 件のツイートから，273 の文字列が顔文字として抽出できた．抽これらの表から，感情別出現率に用いる記号の数を単一記号，出した文字列の内訳とその例を表 10 に示す．また，この 1,000連接する 2 記号，連接する 3 記号へと増やすにつれ，全体の感件のツイートから抽出できなかった顔文字 6 個を表 11 に示す．

情分類の精度が高くなることがわかる．したがって，記号の組よって，この抽出結果の適合率は 0.952，再現率は 0.973，Fみ合わせに着目することは顔文字の感情分類に有効であるとい

値は 0.962 となる．ここで，適合率は，抽出結果の中にどの程える．ただし，本実験では感情別出現率を算出した顔文字の集度正解が含まれるかを示し，再現率は，実際の顔文字のうちど合と，分類対象の顔文字の集合が同一である．ゆえに，他の顔の程度が抽出されているかを示す指標である．F 値は，再現率文字集合を分類した場合は，これらより精度が下がると考えると適合率の調和平均である．

必要がある．

3. 3 節の抽出方法では，“(＾＾)” や “(;;)” のような顔文字を抽4 の “(T ˆ T)” 自体はりのためにツイートの分類を誤った．⃝

表 12 PN 分類結果の例
1
⃝

ツイート

抽出した顔文字 正解極性 推定極性@˜˜˜すごい山で寒かった (笑)

♪ヽ(´▽｀)/

PP

けどオリオン座はでは泣く程嬉しいという意味で使われている．この問題に対処

うっすら見えたよ♪ヽ(´▽｀)/2⃝

空見たら、月とオリオン座と(・´｀・)

NN

シリウスがスゴく綺麗に見えた。

@˜˜˜えっ(´・ ・‘)NP

見逃しちやったー (´・ ・‘)る極性が同数あるため，最後の顔文字である “(*ˆˆ*)” の極性

あっ一番星〜！
！みたいなね。
星と月きれい (T ˆT)(T ˆT)PNΣ (・ω・ノ)PP

オリオン座がくっきり！
5⃝

今夜は月明りが半端ないΣ (・ω・ノ) ノ(*ˆˆ*)

がツイートの極性となる．また，ツイートは “オリオン座” を6 のようにオリオン座と関係なクエリとして取得しているが，⃝いことも書かれていることもある．

そしてオリオン座が表 13 に示す PN 分類結果の内訳をみると，肯定のツイート

綺麗に見える (*ˆˆ*)6⃝

まれている．“Σ (・ω・ノ) ” は驚きのため否定，“(*ˆˆ*)” は照れくささであるため本実験では肯定とされる．よって，異なあっあれ オリオン座じゃない！
？
4⃝

するには，顔文字の感情を一意に決めずに，文脈を考慮する必5 では，1 ツイートに複数の顔文字が含要があるので難しい．⃝

が、冷えちゃったよ (・´｀・)
3⃝FACEMARK PARTY [11] においても悲しみに分類されており，本研究で推定した極性は否定である．しかし，このツイート内満月が明るすぎて星あんまり見えなかった

空が綺麗だね！もうオリオン座が見える(´ω｀)

季節ですか (´ω｀) 今日は(´ω｀)

NP

クレーマー来たよ、笑ってんなって言われたよ。笑ってないよ、…歯のせいなんだよ (´ω｀)の方が否定のツイートより 6 倍以上多かった．これは，否定的な意見が含みにくいオリオン座という話題を選んだためと考えられるので，クエリを変えた実験も行う必要がある．
表 13 PN 分類結果の内訳
顔文字で推定した極性出するが，“(笑) ふふ (笑)” のようなものも抽出する．後者は，左端の括弧と右端の括弧が，3. 3 節で定めた顔文字のパタンに照合するため抽出される．顔文字に余計な文字列が付随する場合もある．これも，3. 3 節で述べたように，括弧のすぐ外側に肯定

否定

ツイートの 肯定

16815

正解極性

921

否定

あるひらがな，カタカナ，漢字，句読点，数字，半角または全角のスペース等以外の記号の連続を抽出するのが原因である．
一方表 11 に示した抽出できなかった顔文字には，顔文字のパタンとして定めた両側の括弧がない．例えば，“今日は楽しかった＾ｘ＾*明日も楽しみだ” から “＾ｘ＾*” を顔文字として抽出するのは 3. 3 節の定義では無理である．

5. 2 顔文字によるツイートの PN 分類
意見を肯定と否定に分類することは読み手の理解を助けることにつながるので，多くの研究が行われている [10]．
そこで本研究では，顔文字を利用し，顔文字の感情に基づいてツイートを肯定 (P;Positive) と否定 (N;Negative) に PN 分類する．
分類対象は 5. 1 節で抽出した顔文字 260 個を含むツイートである．感情別出現率には，連接する 2 記号と正規表現で指定したパタンの感情別出現率を組み合わせた値を用いた．本研究で定めた顔文字の感情である “喜び” と “照れくささ” は肯定，“驚き” と “悲しみ” と “怒り” は否定に分類する．一つのツイート内に複数の顔文字が出現し，肯定と否定が混在する場合は，多数決でツイートの肯定・否定を決めるものとし，同数の場合は最後に出た顔文字の極性をツイートの極性とする．

6. 終 わ り に本研究では，正規表現を用いた顔文字の抽出方法と，抽出した顔文字の感情分類方法を提案した．具体的には，顔文字に含まれる記号の出現頻度や組み合わせに注目して，記号の感情別出現率を複数算出し，それに基づく顔文字の分類方法を提案し，それらの比較を行った．その結果，単一記号よりも複数記号の組み合わせを用いる方が分類精度が高いことを確認した．
また，連接する記号の感情別出現率だけでなく，正規表現で指定したパタンの感情別出現率を組み合わせることも有効であった．さらに，ツイートをそれに含まれる顔文字の感情に基づきPN 分類したところ，文脈に応じて顔文字の感情解釈が困難な例もあったが，88.7%のツイートを正しく肯定または否定に分類できた．
今後の課題として，感情分類体系の妥当性の検討がまず挙げられる．また，精度を上げるためにより多くのデータについて感情別出現率を算出する必要もある．ツイートの PN 分類で示したように，顔文字の表す感情に基づいて様々な評価文書の極性判定を支援することも検討したい．

表 12 に，実際のツイートとそこから抽出した顔文字，ツイートから本稿の第一著者が判断したツイートの極性，顔文字によって推定した極性の例を挙げる．また，著者によるツイートの極性判断の結果は，肯定が 183 件，否定が 30 件となった．

PN 分類結果の内訳を表 13 にまとめる．本実験の PN 分類精度は 0.887 になった．
1 や⃝
2 の例のように，文末の顔文字の極性はその文表 12 の⃝
3 は顔文字の感情分類自体の誤自体の極性を表すことが多い．⃝

文献[1] Twitter reaches half a billion accounts - More than 140 millions
in the U.S.: http://semiocast.com/publications/2012_07_
30_Twitter_reaches_half_a_billion_accounts_ 140m_in_

the_US[2] 山内崇資，中野有紀子，“Twitter の感情解析に基づく TV 番組
シーン探索システム”，The 26th Annual Conference of the JapaneseSociety for Artificial Intelligence, 1C2-R-5-3, 2012.
[3] Kudo, T., Yamamoto, K., and Matsumoto, Y., “Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis”, Proc.
of EMNLP’04, pp.230-237, 2004
[4] Ptaszynski Michal，Dybara Pawel，Rzepka Rafal，Araki Kenji，“全自動顔文字解析システムに向けて”，言語処理学会第 16 回年次大会発表論文集, Vol.16, pp.583-586, 2010.
[5] 加藤尚吾，加藤由樹，小林まゆ，柳沢昌義，“電子メールで使用される顔文字から解釈される感情の種類に関する分析”，教育情報研究, Vol.22, No.4, pp.31-39, 2007.
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[9] TWITTER4j : http://twitter4j.org/ja/index.html[10] 森井庸介，欅惇志，波多野賢治，“複数評価文書を用いた極性判
定とその判定理由の提示による消費者購買行動システムの提案”，
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[11] FACEMARK PARTY : http://www.facemark.jp/facemark.
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