DEIM Forum 2013 D9-5

顔文字を考慮したニュースに対するツイートの感情抽出手法の提案
若井 祐樹†

田中 美羽††

熊本 忠彦†††

灘本明代††††† 甲南大学大学院 自然科学研究科 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1†† 甲南大学 知能情報学部 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1††† 千葉工業大学 情報科学部 〒 275-0016 千葉県習志野市津田沼 2-17-1†††† 甲南大学 知能情報学部 〒 658-8501 兵庫県神戸市東灘区岡本 8-9-1
E-mail: †m1224008@center.konan-u.ac.jp, ††si971077@center.konan-u.ac.jp ,†††kumamoto@net.it-chiba.ac.jp, ††††nadamoto@konan-u.ac.jp
あらまし

日々様々なニュースがテレビのみならず，Web 上でも報道されており，人々がニュースに触れる機会が増えてきている．しかし，同じニュースでも編集者の意図によって，人々の印象を操作されている可能性がある．一方，Twitter などのソーシャルメディアが普及し，ユーザの様々な声が発信されている．Twitter でニュースに対して，自身が思ったことをツイートする人が多数存在する．そこで本研究は，ニュースに対するツイートから，感情の抽出を提案する．この時，ツイートには様々な顔文字が多数存在し，これらはユーザの感情を表している場合が多い．そこ
で本研究では，顔文字の感情も考慮し，文と顔文字から感情を抽出する手法を提案する．
キーワード

感情抽出，Twitter，Web ニュース，顔文字Yuki WAKAI† , Miu TANAKA†† , Tadahiko KUMAMOTO††† , and Akiyo NADAMOTO††††† Graduate School of natural science graduate course, Konan University Graduate SchoolHigashinada-ku
Okamoto 8-9-1, Kobe-shi, Hyogo,658-8501 Japan†† Dept.of Intelligene and Informatics, konan University Higashinada-ku Okamoto 8-9-1, Kobe-shi, Hyogo,658-8501 Japan††† Chiba Institute of TechnologyTsudanuma 2-17-1, Narashino-shi, Chiba, 275-0016 Japan†††† Dept.of Intelligene and Informatics, konan University Higashinada-ku Okamoto 8-9-1, Kobe-shi, Hyogo,658-8501 Japan
E-mail: †m1224008@center.konan-u.ac.jp, ††si971077@center.konan-u.ac.jp ,†††kumamoto@net.it-chiba.ac.jp, ††††nadamoto@konan-u.ac.jp

一方，近年，Twitter や Facebook といったソーシャルメディ

1. は じ め にアが発展し，一般のユーザの様々な声が自由に発信されてい日々様々なニュースがテレビのみで報道されているだけでな
（注 1）

（注 2）

る． 特に Twitter は他のソーシャルメディアと比べ，リアルタといった Web 上でニューイムにそして気軽に発信（ツイート）することができる．例えスを報道するサイトが多数存在する．これにより，様々なニューば，あるニュースを Web で閲覧したユーザが，そのニューススに触れることができる．しかしながら，テレビやラジオ，新に対してどのような感情を受けたのかをツイート することがで聞で報道されているニュースは，報道側で編集されており，一きる．また，ニュースに対する一般のユーザの感情を抽出する

般の人々の様々な感情を忠実に反映されていない場合が多い．

ことにより，これまでテレビなどのマスメディアが取り上げな

例えば街頭インタビューで，あるニュースの感想を一般の人々かった，ユーザの様々な感情を抽出することが可能となる．まに聞いた場合も，すべての意見を報道するわけではなく，編集た，東京工芸大学の調べ（注 3）によると，大学生 1,000 人に「本音者により取捨選択されたインタビューのみが紹介されている．

をさらせるソーシャルメディア」をたずねたところ，その割合

く，Yahoo!ニュース

や毎日 jpが，Facebook は 19.2 ％，mixi が 19.5 ％に対し，Twitter が（注 1）：Yahoo!ニュース．http://headlines.yahoo.co.jp/hl（注 2）：毎日 jp．http://mainichi.jp/（注 3）：東京工芸大学調べ． http://bit.ly/10e93QN

表 1 顔文字に関する研究の分類

37.2 ％と最も高いことがわかった．つまり，他のソーシャルメ
ディアと比べ Twitter は，ユーザの本音をさらす可能性が高い
ため，ニュースに対してもユーザ自身が感じたことを本音で発言することが多いと推測する．そこで本研究は，あるニュースに対するツイートから，そのニュースに対するユーザの感情を顔文字の感情分析

顔文字の顔文字のみ 顔文字+文

感情分析ではない

[8]

○

[9]

○

[10]

○

抽出することを目的とする．具体的には，Web ニュースを対象[11]とし，ツイートの中から Web ニュースの URL を貼っているツ[12]

イートを収集し，そのツイート群から感情を抽出する．本論文

[13]

○

では，はじめの一歩として，熊本らの提案するニュースに対す

[14]

○

る多次元の感情軸と感情語を用いて，ニュースに対するツイー

[15]

○

トの感情抽出にこれらの感情軸と感情語が適応できるかを検証

[16]

○

[17]

○

[18]

○

する．そしてその結果から，Twitter の場合，ユーザはツイー
トの文だけでなく顔文字を用いて感情を表現することが多く存在する事がわかった．ここで顔文字とは，文字・記号で顔表情

○○

○

[19]
[20]

○（例えば喜びを表す「(ˆoˆ)」など）や体表現（例えば打ちひし[21]○がれた様子を表す「orz」など）を表し，ユーザの感情を容易に[22]○表現するためのコミュニケーション技法と言える．そこで本論

[16]

○

文では顔文字にも考慮し，文と顔文字から感情語辞書の構築手

[24]

○

法も提案する．

[25]○

以下，第 2 章では関連研究についてを，と第 3 章ではツイー
トの感情抽出手法の提案についてを，第 4 章では感情語辞書の[26]
[27]

○
○

拡張と顔文字辞書の生成についてを，第 5 章ではまとめと今後の課題について述べる．

2. 関 連 研 究

じ感情表現を持つメッセージは時間的近傍に出現しやすいと考え，Twitter のログを利用して感情表現を収集する．感情表現の収集対象をあらかじめ決めておき，時間的に近いつぶやきに近年，感情表現を抽出する研究が行われている．その中で，似た感情表現をしているものを判定する．感情表現には，(かっ感情表現を表す感情モデルが提案されており，多次元の感情モこいい，かわいい，泣ける，笑える) の 4 種類の感情を用いてデルが提案されている．代表的な感情モデルとして，Plutchikいる．ニュースを読んだときの感情を発信するコンテンツといのモデルがある [1]．人間の感情は「嫌悪」⇔「信頼」，「悲しみ」

う点では，BIGLOBE のニュースサイト [7] にて「みんなの気⇔「喜び」，「驚き」⇔「予測」，「恐れ」⇔「怒り」の 8 つの基持玉」というコンテンツが備わっている．これはニュースに対本となる感情と分類され 4 次元のベクトルで表されている．
高岡ら [2] は中村 [3] の提案する 10 次元の感情軸から 6 次元し，感情を投票するサービスである．感情は，(嬉しい，怒り，哀しい，呆れ，驚き) の 5 種類から選んでもらう．の感情軸へ次元削減を行い，この 6 次元の感情軸を用いて，名顔文字に関する研究は多数存在する．表 1 に顔文字に関す言から感情を表す語 (感情語) を抽出している．そして，これらる研究の分類を示す．表 1 に示すように，顔文字の感情分析は感情軸と感情語を用いて，ユーザ気分にあった名言を検索する

顔文字のみと顔文字と文を合わせた感情分析に分類される．文システムを提案している．本研究ではニュースに対するツイー

献，[16]，[17]，[18]，[20]，[24]，[25] は顔文字のみを対象としていトに注目し，そのツイートから感情を抽出する点が異なる．徳る．それに対し我々は，顔文字と文を対象とし感情抽出を行う

久 [4] らは，ユーザの発話内容から感情を推定する手法を提案

のでこれらの研究とは異なる．[8]，[9]，[10]，[12]，[26] は顔文字としている．発話内容から感情を生起する要因の文を獲得する文を対象としているため，我々の研究と類似している．しかし(この事態の集合を感情生起要因コーパスと呼ぶ)．感情モデルながら，中丸 [8] は，短文と顔文字 4 つずつしか対象としていには，（嬉しい，楽しい，安心，恐い，悲しい，残念，嫌，寂しる．加藤ら [9] は「怒り」，「嬉しさ」そして「悲しみ」の 3 つい，心配，腹立たしい）と（neutral）の 11 種類の感情を用い感情のみを対象としている．篠山ら [26] は，チャットやメール，ている．堀宮ら [5] は，Twitter の特徴である他者との会話機日常会話の文を 14 個の各感情に分類しており，5 つの感情を表能を用いて，人間と人間に対する推測能力に着目し，ユーザへ現している顔文字を対象としている．江村ら [10] は，ツイートの発言に対する他者の反応であるリプライを利用して感情推に含まれている顔文字も対象としているが，文章の感情にあっ定を行う手法を提案している．堀宮らは，Ekman が定義したた顔文字を推薦するシステムを提案している．我々は，ツイー（幸福，驚き，恐れ，悲しみ，怒り，嫌悪）の基本６感情を分類

トから文のみの感情及び文+顔文字の感情分析を行い，ツイーして，ユーザの感情を推定している．本研究では，人間と人間トの感情を分析しているため，先行研究と異なっている．との発言から感情を提示するのではなく，ニュースに対するツイートから，感情の提示を行う点が異なる．水岡ら [6] は，同3. ツイートの感情抽出手法の提案
3. 1 ニュースに対する多次元感情軸と感情値
本研究ではまず，感情抽出の対象とすべき感情の種類（感情軸）を決定する．様々な感情軸がすでに提案されているが，本研究では熊本らが提案している 6 本の感情軸 [28] を採用する．
各感情軸は，反義語関係にある 2 つの感情語から構成されており，「楽しい⇔悲しい」，「うれしい⇔怒り」，「面白い⇔つまらない」，「楽観的⇔悲観的」，「のどか⇔緊迫」，「驚き⇔ありふれた」の 6 本が提案されている．これらの感情軸は，新聞記事を読んだ人々がその記事からどのような印象を受けるかをアンケート調査により調べた結果に基づいて提案されており，新聞記事の印象を定量的に捉えるための尺度（スケール）となっている．
そのため，これらの感情軸は，Web ニュースへのコメントに対しても有効と考えられる．なお，熊本らが提案している感情抽

図1

ニュースに対するツイートの感情値

出手法 [29] [30] では，この 6 本の感情軸のうちの「楽しい⇔悲しい，うれしい⇔怒り，のどか⇔緊迫」の 3 本しか扱っていな「悲しい」，「うれしい」⇔「怒り」，「のどか」⇔「緊迫」の感情い．その理由として，（1）驚きに関する印象は，人によって大軸を使用する．

きく異なっており，かつ，その異なり具合はいずれの記事にお予備実験結果いても同程度であるため，その抽出には何らかの個人適応が必実験で得られた，それぞれの感情軸に対する値を図 1 に示す．

要と考えられる点，（2）感情軸の評価のしやすさに関するアン

結果より，すべての軸において，散布図の両端に丸で囲んだよ

ケート調査の結果から，「面白い⇔つまらない」と「楽観的⇔悲うに大きな空白領域があることがわかる．つまりは，各軸の対観的」という 2 つの印象尺度は，ある種の記事（例えば殺人事局を顕著に表すデータが得られなかった．しかしながら，実際件や自殺，事故死等に関する記事）に対しては不適切であり，のツイートデータを見てみると，明らかに悲しんだり，喜んだ

評価しづらい点の 2 点が挙げられている．しかしながら，本研りしているツイートが多数存在した．これにより，今回の予備究で対象とする Web ニュースに対するツイートでは，ユーザ実験で用いた熊本らの感情辞書だけではツイートの感情分析をの様々な感情が比較的強く表現されていることも多いことから，行うのは不十分であることがわかった．そこで本論文では，実本研究では残り 3 本の感情軸（「面白い⇔つまらない，楽観的際の多数のツイートを用いて感情辞書の拡張を行う．さらに，⇔悲観的，驚き⇔ありふれた）も有用ではないかと考え，採用ツイートを見てみると，ツイートには顔文字が多く存在し，こすることにする．

れらが感情に左右している事がわかった．そこで本論文では，熊本らが提案している感情抽出手法 [29] [30] では，3 本の感情軸のそれぞれに対し，新聞記事データベースに現れる任意の単語とあらかじめ定義してある感情語群との（記事内）共起関係を調べ，その結果に基づいて感情辞書（各単語の記事印象への影響力を数値化したもの）を構築している．各記事の感情さらに顔文字に注目し，顔文字の感情辞書を構築することを行う．

4. 感情語辞書の拡張と顔文字辞書の生成
4. 1 テキストの感情辞書の生成値は，この感情辞書を用いて算出されており，例えば「楽しい」感情辞書をツイート用に拡張するために，我々はユーザ実験⇔「悲しい」という感情軸に着目すると，感情値が 1 に近いほを行った．無作為に抽出した文章のみで構成された 600 ツイー

ど楽しいという感情が強く，7 に近いほど悲しいという感情がトからそれぞれのツイートに対して，5 人の被験者によるユー強いことを示している．

ザ実験を行った．被験者は，熊本らの提案する 6 本の感情軸で

3. 2 ツイートにおける多次元感情軸の適応性実験代表される 12 個の感情語の中から 1 番目に当てはまるものを

ここで，熊本らが提案した新聞記事の感情辞書が文字数が少3 点，2 番目に当てはまるものを 2 点，3 番目に当てはまるもなく且つ一般ユーザが自由に記述している Twitter にも有効なのを 1 点とした．実験結果より以下の手順で辞書拡張を行う．のか予備実験を行う．

（ 1 ） 感情語毎に，各々のツイートの被験者 5 名 の合計点数

予備実験条件を求める．

予備実験に用いたデータは，100 件の Web ニュースに対する（ 2 ） 合計点数が 4 点以上のものをその感情語の感情をもつツイートで，各々の Web ニュースの URL を用いてツイートツイートとする．

検索を行ったデータをニュースに対するツイートとして扱う．

（ 3 ） (2) で決定した各軸のツイートの単語の出現頻度を感ツイートは合計約 4 万ツイート収集した．そのデータを用いて情語毎に求める．

熊本らの感情辞書から，ニュースに対するツイートの感情値を（ 4 ） 出現頻度がある閾値以上の単語をその軸の感情をしめ算出する．この予備実験では，熊本らが使用した「楽しい」⇔

表2
楽しい

頻度 悲しい頻度

嬉しい 頻度

頻度

面白い

感情軸ごとの単語の出現頻度
悲観

頻度 のどか

緊迫

頻度

驚き

見る

7

思う

3 可愛い

7

クズ

2

見る

5

見る

4 そう

3 グロ

4 こりる

2 逃げる

6

声

3爆弾

2

何5

涙

3

好き

6

見る

2

気

5

気

3 思う

3 いる

4

ほる

2 ピンチ

3 見る

3

お決まり

1

好き

4

泣く

3

見る

6 騒がしい2

最高

4

いい2 です

3

気

3

和む

2

死亡

2

一

3

新

1

やばい

4 となり

3

最高

4 イライラ

2中4絵

22 死ぬ

2癒す

2

こう

2 まじ

3逃走

1可愛い

4 すける

3 すごい

4

こんなに2 憧れる

2

まぁ

1 鳥肌

2昔

14怒り

くそ

頻度 つまらない

1 シーン

頻度

楽観 頻度

方2 見る

2大頻度

頻度 ありふれた頻度

す単語として，感情辞書に追加する．
表3

表 2 に拡張した単語の一部を示す．
表 2 より，「嬉しい」の軸には，「可愛い」，「好き」といった嬉しいを表す単語が追加されているのがわかる．しかしながら，「嬉しい」の軸には「心地よい」や「気持ちよい」といったよ

機能強調

うに嬉しいを表す単語であるにもかかわらず，単語の出現頻度

顔文字の機能毎の例

特徴の例

ツイートの例

同じ表現を繰り返すもの

きたあああ＼ (ˆOˆ)/

文の意味=顔文字の意味

好きだな (*´∇`*)強調記号+顔文字

観る♪ (´ε` )文の意味⇔顔文字の意味

かわいいわぁヽ(; ▽;) ノが低いため，感情辞書に追加されていないことがわかった．ま自嘲

否定形+(笑)

できてない (笑)

た，同様に他の軸にも単語の出現頻度が低いため，その軸を表弛緩

命令形+やわらかめな顔文字

飲み会来るなよ（ˆˆ）

す単語であるにもかかわらず感情辞書に追加されていない単語がいくつかあった．この問題は今後の課題である．

感情値についての考察

4. 2 顔文字感情辞書の生成

顔文字がある場合とない場合とで感情値の差を比べたところ，複数の顔文字付きツイートを分析した結果，顔文字は感情を各感情語において差がプラスになる場合と，マイナスの場合，表現するための機能があることがわかった．村上ら [31] は，顔差がない場合がある．つまりは，プラスの場合は顔文字が文の文字の機能は「強調」と「配慮（弛緩）」に分類できると述べて感情をより強めており，マイナスの場合は和らげており，そしいる．そこで，我々はこれらを考慮して顔文字を含むツイートて差がない場合はほとんど感情を変えていないといえる．
．例えを分析した結果，顔文字を以下の 3 つの機能に分類する．

ば，文章の感情を強めている場合，「つまらない」の中で最も大強調

きくプラス方向に変化した「レポートと戦う · · · アリエッティ

顔文字が文の意味 (良い意味，悪い意味含め) をより強めている．

とか知らんですし · · ·(´・ω・` )」である．このツイートの場

自嘲

顔文字があることで，自分に呆れて笑うさま，自分で自合，顔文字なしの感情値は 0.133 に対し，顔文字ありの感情値分をつまらぬものとして軽蔑すること · · · といったニュアンスは 0.583 となり，「つまらない」の意味に 0.45 強まった．一方を感じる．

で，「悲しい」の中で最も大きくプラス方向に変化した「豊スタ弛緩

顔文字が文の意味を少しでも弱めている，和らげている．

いきたい (T-T)」のツイートの場合，顔文字なしの感情値は 0，表 3 に各機能の例を示す．顔文字を用いたツイートの感情は，顔文字ありの感情値 0.92 と，大きく「悲しい」に振れている．

顔文字の感情だけでなくその機能によって変わっていると考え，また，文の感情を和らげている例として，「嬉しい」の中で最も本研究では，顔文字感情辞書は感情語毎にその感情を示す顔文大きくマイナス方向に変化した「サマウォいい映画ー (;o;)」の字とその機能で構成することとする．

ツイートの場合，顔文字なしの感情値は 0.67 であり，顔文字あそこで，この顔文字感情辞書を作成のため，無作為に抽出しりの感情値は 0.25 となり，「嬉しい」の感情を 0.42 弱めている．

た 270 の顔文字付きのツイートを用いて，4 名の被験者によるさらに，「つまらない」の中で最も大きくマイナス方向に変化しユーザ実験を行った．ここで用いたツイートには，顔文字が１た「今日のルパン，映像と声が全く合わない!!勘弁してくれ〜

つのみ含まれているツイートを対象とし，複数の顔文字が含ま(TˆT)」のツイートの場合，顔文字なしの感情値は 0.8，顔文れているツイートは対象としていない．以下にユーザ実験では，字ありの感情値は 0.08 となり，「つまらない」の感情を 0.72 弱

まず 270 の顔文字付きツイートから顔文字を削除し，テキストめている．このように，マイナスの差分になった場合も，感情データのツイートのみで感情を判断する．その後，顔文字付き語によって，その差分の値が大きく変わることがわかる．これのツイートの感情を判定する．この時，感情辞書の拡張のユーらのことから感情語軸によって顔文字には，文章の意味の強まザ実験と同様に，被験者は，12 個の中から最大 3 つの感情語り方，弱まり方に大きく差がある事が分かる．図 2 に，感情語を選択する．この時，1 番目に当てはまる感情語を 3 点，2 番

軸「楽しい，悲しい，嬉しい，怒り，面白い，つまらない」に目に当てはまる感情語を 2 点，3 番目に当てはまる感情語を 1

ついて縦軸に顔文字がある場合とない場合との感情値の差を横点とした．感情値を算出するために正規化を行った．また被験軸に差分の値でソートされたツイートの番号をグラフに表す．

者 4 人中 2 人以上が選んだ感情語をその感情語に関するツイーこのグラフでは，左下にいくほどその感情語の感情をより強め，トとした．さらに，顔文字付きツイートに対して，強調，自嘲，右上にいくほど感情語の感情を弱めている．図 2 の左下の拡大

弛緩に当てはまるかを最大 2 つ選択した．機能に関しても感情図を図 3 に、，右上の拡大図を図 4 に示す．

語同様，被験者 4 人中 2 人以上が上記の顔文字の機能を選んだ
ツイートをその顔文字の機能に関するツイートとした．

次に顔文字に注目してみる．同じ顔文字でも同様の事が言える．
「怒り」 の軸で「はーサマウォはしょられすぎて辛い!!(・図 2 顔文字のありとなしの差

図5

感情語軸ごとの顔文字の種類の頻度

他の感情語に比べ，ツイート数が少ないことがわかる．これは，実験に使用するツイートのデータを収集する際に「のどか」，「ありふれた」に関するツイート数が他の感情語に比べて少ないこと，ユーザ実験の段階でのどかとありふれたの分類が難しかったことがあげられる．
「怒り」に関しては，他の感情語に比べ，弛緩の値が突出していることがわかる．
「怒り」での弛緩の図 3 図 2 左下の拡大図

例として，「やっぱ態度違うやつ腹立つわ (´ˆωˆ｀)」のように「腹立つ」といったきつい言い回しを和らげるために (´ˆωˆ｀)」のような顔文字を使っていると考えられる．しかし，「のどか」で弛緩のツイート例を見てみると，「ウィッチズガーデンの全体的な雰囲気いいなあ〜ほわほわ幸せ空間って感じ (*´ω`*)」や「昔は犯人の真っ黒い人が怖くてコナン見れなかったっ
けなぁ(￣∀￣)」，「ルパンに石田彰とか時代は変わったなー (´ω` )」「今日は平和でした (T T) 逆に怖いけど (爆)」といったように文全体がきつい言い回しではないにも関わらず，弛緩に分類されている．これは上記の 4 つのツイートを正解にした人数がどれも 2 人のみであった事から，顔文字を使う人側が間違って顔文字を使用している可能性があると推測する．最後に自嘲は，「悲観的」のときに突出していることがわかる．例えば，
図 4 図 2 右上の拡大図「次、土曜日かよ。おれの休みマジなくなってばっかじゃん。もうやだー働きたくないー＼ (ˆoˆ) ／」や「ムードメーカーキャ∀・)」のツイートは、0.4 だけ「怒り」の感情を和らげている。

ラ受け継ぎます!! カレー屋までは無理ですよ (笑)」といった否反対に「嬉しい」では「山中教授、いける · · ·(・∀・)」のツイー

定的な文面に対して，笑ったり喜んでいたりする顔文字を組みトは、0.5 だけ「嬉しい」の感情を強めている．つまり，同じ合わせることで「自嘲」のニュアンスを出していると推測する．

顔文字でも文との関係によって感情値が変わるので顔文字だけさらに，「悲観的」，「つまらない」といったネガティブな感情語で感情値を決めるのはよくないことがわかった．以上のことかに自嘲が多く出ているが，ポジティブな「楽観的」にも自嘲がら，顔文字と文との関係性から感情値を考える必要があるとわ見られる。これは「サマーウォーズ見たことないから全くわかかった．

らない ( ´ ▽` )」のように自嘲の特徴である、否定的な文面

顔文字の機能についての考察であるが顔文字があることで楽観的な感情に変化した．つまり，次に，それぞれの感情語で 3 つの顔文字の機能の頻度を図 5 に自嘲について「悲観的」と「楽観的」の境目が曖昧なためにこ示す．図 5 より，全体的にどの感情語に関しても強調を示す顔のような結果になったと推測される．

文字が多いことがわかる．例えば，「きりたんぽ美味しかった

5. まとめと今後の課題(*ˆˆ*)」や「コナンめっちゃ怖い ((((; ゜Д゜))))))」といった，文の感情を強めた顔文字が多く使われていることがわかった．

本研究では，ニュースに対するツイートの感情抽出をする，強調に関しては，顔文字の使い方が様々にあるため，さらに細はじめの一歩として，感情語辞書の拡張と顔文字辞書の生成のかい分類をする必要がある．また，「のどか」，「ありふれた」がためのユーザ実験を行った．テキストの感情辞書の拡張のために，感情語の抽出を行った．また，文のみの場合と文と顔文字を合わせた場合の感情値を算出し，差を比較することで顔文字には，感情語によって文の意味を強めたり弱めたりするのに大きな差がでたことがわかった．顔文字に関しては，顔文字の機能を 3 つに分類し，感情語で機能の頻度を調べ，分析を行った．
今後の課題として，テキストの感情辞書の拡張において，出現頻度の低い重要な単語の抽出手法の検討，顔文字の機能 1 つである「強調」の中でより詳しい分類，最後に，顔文字の機能をシステムの中で組み込んで顔文字の感情値と融合していきたい．
謝辞
本研究の一部は JSPS 科研費 24500134 の助成によるものである．ここに記して謝意を表す．

文

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