評判辞書の中身を覗いてみた - nokunoの日記
先日のにこにこテキストマイニング勉強会で、東工大の高村大也先生の「単語感情極性対応表」が話題になりました。PN Tableそこでこの辞書（仮に評判辞書と呼びます）を覗いてみます。wget http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pubs/pn_en.dicwget http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pubs/pn_ja.dicwc pn_ja.dic 55125 59133 1723987 pn_ja.dicwc pn_en.dic 88015 88015 1931411 pn_en.dicnkf -w pn_ja.dic > utf8.dicまず、辞書の上位を見てみると「優れる」を筆頭にポジティブな単語が並んでいます。less pn_ja.dic優れる:すぐれる:動詞:1良い:よい:形容詞:0.9999
まったり日和 感情、情緒
1.1 感情：広義には経験の情感的あるいは情緒的名面を表す総称的用語。 情緒：急激に生じ短時間で終わる、比較的強い感情。 気分：長時間持続的に生じる比較的齢感情状態。 情操：文化的価値に関連する学習を通して獲得される。 情熱：激しい強烈な感情。 1.2 感情には 「内外の環境刺激に対する認知的評価」 「感情状態」 「感情体験」 「感情表出」 の、４つの位相があるとする考え方が一般的。 1.3 感情情緒を測定する法法としては3つの尺度が考えられる。 「心理的尺度」 「行動的尺度」 「心理生理的尺度」 1.4 ヴントの説 「感情は他の精神過程の一属性にすぎず感覚の情調である」(のちに否定) 感情の方向を「快ー不快」「興奮ー鎮静」「緊張ー弛緩」の3次元に分類 感情・情動が身体的変化と相関がある。 ティチナーの説 「感情は、器官の刺激に対して喚起されるものである」 感情という概念を触覚的にとらえよ
Webマイニングを用いた発話における感情情報の推測手法 (PDF)
Webマイニングを用いた発話における 感情情報の推測手法 卒業論文発表会 言語メディア学研究室 施 文翰 08/2/15 背景 現在の社会は情報量が膨大 情報の分析，分類を行い，有益かつ効率な情報だけ をユーザに提供すべき 人間とロボットのインタフェース 人間同士が会話する際，言葉以外の情報が多く存在 する 感情の表現方法は，相互のコミュニケーションに重要 感情を認識する技術が 求められてる 関連研究(1) 田中らの研究（２００４）[1] 感情生成の特徴より作った結合価[2]パターンを利用 して，文に含まれる感情生成の原因を解析する パターンが適合するなら すべてのパタンを予測するのが困難 [1]田中努 徳久雅人 村上仁一 池原悟： “結合価パターンへの情緒生起情報の付与” 言語処理学会第10 回年次大会発表論 文,pp.345-348,2004. [2]結合価とは動詞の，決ま
テキスト入力の感情分析とその多面的応用 (PDF)
テキスト入力の感情解析とその多面的応用 Affect Analysis of Textual Input and its Multi‐faceted Applications ミハウ・プタシンスキ （Michal Ptaszynski） ハイテク・リサーチ・センター 北海学園大学 発表概要 1. はじめに 1. 感情解析 2. 自然言語処理における感情処理・先行研究 3. テキスト入力の感情解析手法 1. 感情表現解析システム 2. 顔文字解析システム 4. テキスト入力の感情解析の応用 1. 対話エージェントの自動評価手法 5. 結論 6. 今後の課題 7. 参考文献 はじめに はじめに • 感情処理 感情の表現を解読し，感情を認知・理解した上で， それに応じた反応を喚起する（それらのタスクをコ ンピュータによって処理させる） はじめに • 感情処理 感情の表現を解読し，感情を認知・理解
感情・意志分析
人々の生活はコンピュータに依存するようになり、個人がWeb上に情報を配信する機会が多くなっている。こうしたテキストを分析することで、人々がどのような出来事に対してどのような感情を抱いたか、どのような意思を持って発話しているかを知ることは企業や行政のサービス向上にとって重要である。このような背景から、テキストマイニングツールSTMに、感情・意志分析機能を追加した。 感情カテゴリと感情語辞書、慣用句辞書、顔文字辞書 感情表現辞書（中村明著,東京堂出版 (1993)）を参考することとし、こちらで採用されている基本感情10種類{ 喜・ 怒・ 哀・ 怖・ 恥・ 好・ 厭・ 昂・ 安・ 驚 }を感情カテゴリとして分類することとした。この分類をもとに、感情を表す言葉の語意（EDRの概念ID)からなる感情語辞書、複数の語の組み合わせで感情を表す慣用句辞書、感情を表す顔文字辞書を作成した。 まず感情表現辞書
Social IMEの共有辞書を公開しました - nokunoの日記
表題の通り，Social IMEの共有辞書を公開しました．dictionary.tar.bz2 - nokuno - Dictionary data including Social IME, Wikipedia, MS-IME - nokunoの個人リポジトリ - Google Project Hosting 実際にはSocial IMEの辞書だけでなく，Wikipediaから括弧表現をマイニングしたものや，はてなキーワードをクリーニングしたもの，MS IMEのユーザ辞書をWebからクロールするスクリプトを含んでいます．各辞書の単語数は以下のとおりです． 辞書 Social IME Wikipedia Hatena 単語数 48k 137k 235k Social IMEに登録される単語やWikipediaからのマイニングで得られる単語には，多くのノイズが含まれています．このノイズを取り
言語モデル配布ページ
このページでは、ウェブデータ、現代日本語書き言葉コーパスから作成した音声認識用と仮名漢字変換用のN-gramを配布しています。 コーパス N-gram 音声認識用N-gram 仮名漢字変換用N-gram ダウンロード コーパス ここでは、N-gramを作成するために利用したコーパスについて説明します。 ウェブコーパス: ウェブコーパスは京都大学 黒橋・河原研究室において、2010年12月～2011年3月にクロールし、文抽出したコーパスの一部です。N-gramの作成には、このうちの2万ページ、20万ページ、200万ページ、3000万ページを用いました。 現代日本語書き言葉コーパス: 現代日本語書き言葉コーパス(BCCWJ)は雑誌、新聞、白書、教科書、国会議事録、インターネット上の書き言葉などを対象としたコーパスです。 コーパスの統計情報 各コーパスに関する文数、単語数、文字数について次の
中納言 コーパス検索アプリケーション
コーパス検索アプリケーション 「中納言」とは？ 国立国語研究所で開発された、日本語のコーパスを検索するためのWebアプリケーションです。単純な文字列検索のほかに、形態論情報を用いた様々な検索機能をコーパスごとに提供しています。 ご利用は無償ですが、著作権保護の観点からユーザ登録をお願いしています。 詳しくは登録の画面をご覧ください。 ■問い合わせ先 ご利用の際は下記よりログインして下さい。 メールアドレスパスワード ※パスワードを忘れた方はこちら 2024/03/19 (火) 21:00-23:00 の時間帯に緊急のネットワークメンテナンスを行いますので接続できなくなります。 ◾️ 「中納言」ユーザーのみなさまの情報交換のための場を設けました｡ 検索する際のノウハウやコーパスの情報などを共有していただければと思います。 参加ご希望の方は、Googlegroups「中納言ユーザーグループ」か
N-gram コーパス - 日本語ウェブコーパス 2010
概要 ウェブページに出現する形態素 N-gram と文字 N-gram を頻度とともに収録したコーパスです．各 N-gram コーパスには，頻度 10/100/1000 以上の 1-gram から 7-gram までが収録されています． N-gram コーパスの構築においては，Google N-gram コーパスと同様の前処理を施しています．句点・感嘆符・疑問符を文の区切りとして利用しているので，「モーニング娘。」や「Yahoo!」などの固有名詞については，不適切な文の区切りがおこなわれています．また，文の区切りは削除するようになっているため，コーパス中に句点・感嘆符・疑問符は出現しません． 形態素 N-gram コーパス，文字 N-gram コーパスともに，文境界マーク（<S>，</S>）は採用していますが，未知語トークン（<UNK>）は採用していません．また，文字 N-gram コーパ
入力メソッドワークショップで発表しました〜「Social IMEの共有辞書をクリーニングしてみた」 - nokunoの日記
入力メソッドワークショップ（別名IM飲み会）で「Social IMEの共有辞書をクリーニングしてみた」というタイトルで発表しました． WorkshopOnInputMethods2011 - chaime - ChaIME -- Term-based Yet Another Japanese Input Method Editor - Google Project Hosting 入力メソッド飲み会 2011 - [PARTAKE] Social IMEの共有辞書をクリーニングしてみた @nokuno発表資料をslideshareにアップロードしました．Social IMEの共有辞書をクリーニングしてみた View more presentations from Yoh Okuno 以下，他の人の発表についてのメモです． 機械学習による近代文語論説文への濁点の自動付与 岡さん 歴史的コーパ
第3回さくさくテキストマイニング勉強会に参加しました #sakuTextMining - nokunoの日記
というわけで参加してきました。会場は数理システムさんです。第3回 さくさくテキストマイニング勉強会 : ATND 入門セッション（AntiBayesian）第三回さくさくテキストマイニング勉強会 入門セッション View more presentations from AntiBayesian 単語重要度入門 〜テキストをダイエットさせよう〜（ toilet_lunch ） TF*IDFの話 えっ私のテキストマイニング力低すぎ！？ 例：大量のアンケートの自由回答文から重要な単語を抜き出す 例：エビオス嬢についての文章 TF*IDFとは TF（単語の頻度） * IDF（単語が含まれる文書割合の逆数（の対数）） 直感的ば解釈：ある文書でよく使われていて、他の文書ではあまり使われていない単語は、その文書をよく表している なんで対数取るんだっけ・・・ IDFの影響が大きすぎるので小さくしたい→対数
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感情分析のための分布モデルと相互強化型解析手法 (PDF)
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