言語処理学会 第21回年次大会 発表論文集 (2015年3月)

Word2Vec を用いた顔文字の感情分類
黒崎 優太

高木 友博

明治大学理工学部情報科学科 〒 214-8571 神奈川県川崎市多摩区東三田 1-1-1{kurosaki, takagi}@cs.meiji.ac.jp

1

山口の研究 [1] では，メールや Twitter などインフ

はじめに

ォーマルなコミュニケーションや使用できる文字数に近年，Twitter，LINE に代表されるようなコミュニ制限がある媒体では，顔文字が感情表現として頻繁にケーションツールが世界的に普及している．これらの利用されるという特徴に注目し，感情の分析を行ってツールに共通する特徴は，スマートフォンから利用でいる．顔文字を目・口・頬といった要素に分解し，決き，ユーザが気軽に短いテキストを投稿し，他のユー定木による顔文字の感情推定を行っている．教師デー

ザとコミュニケーションを取れることである．日本国

タでは良い分類精度を示したが，Twitter から取得し内でも，7551 というテキストベースのスマートフォンた検証データでは，一部の感情ラベルの分類精度が悪向けトークアプリが 2015 年に 10 日間で 200 万ダウい結果となった．その原因として十分な教師データをンロードを記録するなど，これからも短文のコミュニ用意することができず，人手で正解ラベルを付与するケーション機能を持ったツールが増え，より普及してことには限界があると報告している．

いくと考えられる．

野畑らの研究 [2] では，ヤフージャパンのサービス

しかし，これらの短いテキストによるコミュニケーをより充実させるために，ユーザによって生成されたションでは，文章の量や 1 文あたりの文の長さが短くコンテンツに感情分析を適用するためのツイートデーなり，また，ユーザの投稿の文体も，気軽に投稿できタの感情分析システムを実装し，評価実験を行っているという特徴から，くだけた表現や口語が用いられるる．ラベル付きデータと語彙・顔文字リストをシードことが多いため，これを処理するための技術は，不自とし，ラベルなしデータとの間でリスト上の単語・顔然言語処理と呼ばれることもある．分析を行うには，文字を用いた情報伝播を行い，ラベルなしデータへの重要語や特徴語を抽出した後にそれらに対し，ユーザ

擬似ラベル付与と感情分析のための新たな語彙を作成

はどのような感情を持ったのかを考慮しなければならしている．

ない．感情を抽出するためには，感情を表す表現や単一方本研究では，顔文字の感情分類を手動によるラ語が含まれているかどうかで判断する方法があるが，ベル付けをし教師あり学習で行うのではなく，教師なし

短いテキストにおいては，文章量が少ないため，単語学習で機械的に分類する．短いテキストによるコミュだけで抽出するには限界がある．

ニケーションが普及するに従って顔文字の種類も豊富

そこで，本研究では文章中に含まれる顔文字に注目になってきており，約 6 万種類が確認されている 2 ．

した．短いテキストによるコミュニケーションでは，この規模の量になると，人手による事前のラベル付け

ユーザは読み手に自分の感情を伝えるために，顔文字だけでは対応することができないため，機械的に分類を多用する．そのため，顔文字の感情が推定できればをすることが重要である.

それがその投稿におけるユーザの感情と考えることができる．

2

関連研究

3

顔文字の感情分類

3.1概要

従来手法のように，事前に教師データを用意する手顔文字を使用した感情分析に関する既存研究として，以下のものが挙げられる．

法では限界があるため，本研究では教師なし学習を用

1 http://7gogo.jp/

2 http://www.kaomoji.sakura.ne.jp/― 441 ―

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いて顔文字の感情分類を行う．
後述する Word2Vec を用い，単語だけでなく，これを顔文字にも適用させ，顔文字のベクトル表現を獲得する．感情を表す単語のベクトルと顔文字のベクトルの距離を測定することで顔文字の感情分類を行う．

3.2

Word2Vec

Word2Vec とは Tomas Mikolv らによって提案されたニューラルネットワークである Skip-gram[3] のオー
プンソース実装 3 のことを指す．分かち書きされたテキストを入力とし，テキストに含まれる単語の前後関係を利用して学習し，単語に対応するベクトル表現を得ることができる．

Tomas Mikolov らは，意味的に関連が強い単語はベクトルが近くなると主張しており [4]，本研究では，この特徴に注目し，顔文字と単語の意味の近さを測定

図 1: Pultick の感情の輪する．

Word2Vec 実行時のパラメータとして，ウィンドウ・サイズを 10，出力層には階層的ソフトマックス，中間感情分類

3.5

入力テキストを Word2Vec で処理し，単語のベクト層の次元数は 200 とした．

ルを得る．顔文字と各感情を表す語との距離をそれぞ3.3

れ測り最も距離が近い感情をその顔文字が表す感情と感情の定義する．

感情の種類の定義をするにあたり Plutchik の感情の感情を表す語は，喜び，悲しみ，落胆，安心，驚き，輪 [5] を参考にした．Plutchik の感情の輪では，基本感怒りのそれぞれについて，うれしい，かなしい，がっ情は joy-sadness，trust-disgust，fear-anger，surprise-

かり，落ち着く，びっくり，怒る，とした．

anticipation の 4 つの軸からなっていると定義されており，図 1 のようになる．本研究では，感情を，喜び，悲しみ，落胆，安心，驚き，怒りの 6 種類とした．

4

顔文字の感情分類に関する実験
提案手法の感情分類性能を評価するために，マイク

3.4

ロブログサービスである Twitter のツイート（投稿）

顔文字の抽出，置換タイムラインを用いた感情分類実験を行った. 具体的

顔文字は記号から構成されているために，通常の文には，Twitter Streaming API4 を使用し，日本語のタと同様に形態素解析器にかけると，適切な位置で区切イムラインのツイート 200 万件（うち，顔文字を含むられない．そのため，事前に顔文字を抽出し，形態素ツイート約 30 万件）を入力データとし，出現回数順解析に影響がない表現に置換する必要がある．

で上位 2,000 個を実験対象とした．

本研究では，三好らの研究 [6] で用いられた，正規収集したツイートに対しては，前処理として，ツイー表現によって顔文字を抽出する手法を用い，正規表現

ト中に出現する Twitter 特有の表現（リツイート記号，に一致した顔文字をランダムなアルファベット 8 文字メンション記号，ハッシュタグ）および URL を取りからなる記号に置換する．具体的な置換するための正除いている．

規表現を表 1 に示す．

3 https://code.google.com/p/word2vec/

4 https://dev.twitter.com/streaming/― 442 ―

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表 1: 顔文字の正規表現
正規表現

名前文字

[0-9A-Za-z ぁ-ヶ一-龠]

記号[^0-9A-Za-z ぁ-ヶ一-龠]

許可する文字[ov っつ゜ニノ三二]

ひらがな

[ｦ-ﾟ]

左側

[\(∩ （]右側[\) ∩ ）]顔周辺(?:’ + 記号 + ’|’ + 許可する文字 + ’)*

顔(?!(?:’ + テキスト + ’|’ + ひらがな + ’){3,}).{3,}

顔文字

4.1

顔周辺 + 左側 + 顔 + 右側 + 顔周辺

評価方法

顔文字のベクトル表現を構築することを試み，有用性分類された顔文字を，顔文字を紹介しているウェブ
サイト上での分類と比較し，等しければ正解，異なれば不正解と判定し，適合率，再現率，F 値を求める．
また，ウェブサイトで見つけられなかったものに関しては，除外している．また，比較対象として，顔文字をランダムに分類したものを追加する．

があることが確認できた．
特に，喜び，悲しみといった感情に対しては高い精度で分類することに成功している．逆に，驚きや怒りの分類精度が低くなっているが，これは，驚き，怒り1以下であの出現回数が，喜び，悲しみの出現回数の12
り，驚き，怒りの特徴がベクトルにうまく反映されていないためであると考えられる．人間のコミュニケー
ション中に，各感情が同程度の確率で出現することは

4.2

実験結果

なく，学習データに含まれる各感情の出現頻度の偏り結果として得られた顔文字の感情の分類精度を表 2に示す．全体での F 値は 74.57%であった．ランダム1に分類した場合の F 値は， の確率で各感情に分類さ6れるため，16.67%であった．これより，ある感情を表す語のベクトルと，それに対応する感情の顔文字のベクトルは，距離が近くなることが多いことがわかる．
特に，喜び，悲しみの分類精度が特に高く，それらの出現回数は全体での出現回数が他に比べて多いため，精度が高くなったと考えられる．また，安心を除き，出現回数が多いほど，分類精度が高くなっているため，全体としても出現回数が多いほど精度が高い傾向があると言える．
驚き，怒りの分類精度に注目すると，その他の感情よりも精度が低くなっていることがわかる．実際には
驚き，怒りに分類されるべき顔文字で，分類が不正解だったものがどの感情であると予測されていたのかい
くつか見てみると，喜び，悲しみがほとんどであった．に対応する必要があると考えられる．
形態素解析器が顔文字を識別できないことに対処するために顔文字を記号に置換したが，本提案手法は短文コミュニケーションの中で顔文字と同様に扱われる絵文字やスタンプ等にも適用できると考えられる．
本研究では Twitter をコーパスとして用いたが，Twitter ではユーザの環境によっては絵文字の入力や表示ができない都合から絵文字はあまり普及していないため，絵文字の場合の検証をすることができなかった．
評価においては，顔文字サイトの用例を正解としたが，実験に用いたツイートデータを見る限り顔文字サ
イトで例示されている感情と異なる感情の場面で用いられているように見受けられるものもあり，このような場合を不正解にしてよいのかといった疑問も残った．
加藤の研究 [7] では，顔文字の解釈には多様性があることが示されているが，本研究では文脈によって顔文字が表す意味が異なる場合を考慮していないため，本来これについても検討する必要がある．

5

今後の課題としては，前述の検討のほかにアンケー

まとめと今後の課題

ト調査をし評価するなど，より人間の受け取り方を考本研究では，人手による訓練データを利用しない感慮すべきことが挙げられる．

情解析として顔文字に注目し，Word2Vec を利用して― 443 ―Copyright(C) 2015 The Association for Natural Language Processing.
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表 2: 実験結果
感情

再現率

適合率

F値

喜び

88.14%（513/582）

81.43%（513/630）

84.65%

悲しみ

71.43%（240/336）

81.08%（240/296）

75.95%

落胆

59.26%（32/54）

76.19%（32/42）

66.67%

安心

56.11%（101/180）

77.69%（101/130）

65.16%

驚き

41.67%（30/72）

48.39%（30/62）

44.78%

怒り3.13%（2/64）

14.29%（2/14）

5.13%

全体

71.27%（918/1288）

78.19%（918/1174）

74.57%

16.67%

16.67%

16.67%

ランダム

参考文献[1] 山口和宏. 顔文字から見る sns 上の感情と社会トレンドについての研究. Master’s thesis, 北陸先端科学技術大学院大学, March 2013.

[2] 野畑周, 内藤弘朗, 清水徹. ヤフージャパンのリア
ルタイム検索における感情分析. 第 5 回 テキスト
マイニング・シンポジウム, September 2014.

[3] Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg
Corrado, and Jeﬀrey Dean. Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In NIPS, March 2014.
[4] 西尾泰和. word2vec による自然言語処理. オライリー・ジャパン, 2014.
[5] Robert Plutchik. The Emotions. University Pressof America, 1991.
[6] 三好辰明, 太田学. 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. DEIM Forum,March 2013.
[7] 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. 日本教育情報学会学会誌, 22（4）,, Mar 2007.

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