| Project/Area Number |
15K16077
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Kansei informatics
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
MATSUMOTO Kazuyuki 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (90509754)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2017: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2016: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 日本語俗語 / トピック分析 / 感性分析 / ソーシャルメディア / コーパス / 標準語変換 / 時系列分析 / 自然言語処理 / 感性情報処理 / 俗語分析 / 非言語表現 / 俗語辞書 / 大規模コーパス / Twitter / ネット炎上 / 感性解析 / 分散表現 / 俗語 / 感性特徴 / トピックモデリング / ツイッター分析 / 時系列変化 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we collected Japanese slang words currently used in Japan from the dictionaries etc., and constructed a large-scale slang corpus by collecting examples on microblogs such as Twitter. By using this corpus, we created a topic model from the peripheral context of slang words, etc., and a slang sensitivity dictionary automatically by analyzing changes in topics and sensibility (negative / positive etc.) of usage of slang words. In addition, with regard to words called Internet slang, we conducted a sensitivity evaluation questionnaire for subjects in their 20s targeting multiple sensitivity axes. Based on this result, we proposed a method converting slang into standard word that can reflect intention more accurately than in the case of considering only semantic elements by considering sensuous elements.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究成果により、従来は形態素解析の辞書など自然言語処理ツールでは解析対象とされにくかった俗語に対して感性と意味の両方の側面から分析し、標準語との相互変換が可能になった。この手法を用いることにより、たとえば、インターネット上の多種多様で膨大な意見集合から自動要約技術などにより意見を集約する際に、俗語を用いた発言の意図を意味と感性の両方を考慮して適切に解釈することが可能となる。また、俗語は、時間経過とともに新たな意味が付与されるため、本研究成果であるSNS上の発言からトピック変化や意味、感性の変化を分析する手法により、俗語辞書を構築すれば国語資料としても有用となることが期待される。
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