YouTube動画コメントを用いた視聴者感情の推定と感情処理能力の比較

意見を集約し一般性の高い客観的な感情の抽出近年，動画共有サービスの普及が進んでいる．を目的とし，動画のコメントを利用した感情推定調査によって，インターネットの利用時間の内訳手法について提案する．近年では大規模言語モデで最も長時間利用されているものが，YouTube1）やル(LLM)の開発競争が加速し，複数のLLMが市TikTok2）に代表される動画共有サービスであるとい場に存在する．しかし，本稿で提案している視聴う結果が出ている[1]．者コメントに基づく動画視聴者の感情推定につ動画共有サービスはユーザの多さやテレビ視聴いては，精度や傾向が明らかではない．そこで，者よりも若い年齢層への訴求力の高さから，マーケBERT及び5種類のLLMを用い，当該タスクにおティングの場としても扱われるようになっているける推定能力の差異を明らかにする．具体的に[2]．は，深層学習モデルとしてBERT[10]を，大規模言動画媒体は人間の感情へ大きな影響を与えるこ語モデルとしてGPT(3.5-turbo，4，4-turbo，4o)[11]，1）https://www.youtube.com[12]，Claude(3Sonnet，3Opus，3.5Sonnet)[13]，[14]，2）https://www.tiktok.com―3657―.Gemini(1.5Flash，1.5Pro)[15]，[16]，Deepseek[17]，Llama-3-ELYZA-JP-8B[18]，[19]を使用している．