12. 5. CRFを用いた事象属性の推定
ソリューション:
[Lafferty
2001]
条件付き確率場(CRF: Conditional Random Field)
を用いて形態素毎に事情属性を推測する.
事象情報を表現するために定義した属性
(次スライドで説明)
[Lafferty
2001]
Lafferty,
J.,
McCallum,
A.,
and
Pereira,
F.:
Condi<onal
random
fields:
Probabilis<c
models
for
segmen<ng
and
labeling
sequence
data,
in
Proc.
ICML2001
(2001)
12
13. 事象の表現方法
事象情報を表現するために,[Nguyen 12]の
行動属性を拡張し9つの事象属性を定義した.
事象属性
意味
Subject
主題
Ac<on
動作
What
動作の目的語
Target
(new)
動作の対象者
Status
(new)
主題の状態
Where
事象の起こる場所
When
事象の起こる時刻及び場面
Because
of
(new)
事象の因果関係
According
(new)
情報の発信元
[Nguyen
12]
The-‐Minh
Nguyen,
Takahiro
Kawamura,
Yasuyuki
Tahara,
and
Akihiko
Ohsuga:
Self-‐Supervised
Capturing
of
Users’
Ac<vi<es
from
Weblogs.
Interna<onal
Journal
of
Intelligent
Informa<on
and
Database
Systems,Vol.6,
No.1,
pp.61-‐76,
InderScience
Publishers,
2012
13
35. ネットワーク可視化の工夫点
ノード・エッジの大小:
=> 頻度情報を表現
ノードの色:
=> メディア毎の
ソーシャル
マス
出現割合を表現
共通の話題
エッジの色: => 関係の種類を識別
subject
what
when
status
according
because
action
where
target
of
※ 使用した可視化ライブラリ: Gephi 0.8.1 beta
35
49. 考察例4:
偏在性に関して (future
work)
反対
what
関心ない
関
• ソーシャルメディアから得られる偏在性の差に what
東
着目: (地域間での意見/世論の差)
地 オスプレイ配備
※ 今回の評価実験では絞り込み後の位置情報付きのツイートが5
域
件と少なく実現できなかった.what
賛成
例
Because
of
かっこいい
「関東地域」・「沖縄地域」から
得た事象ネットワークの比
較(地域間での比較)
49
50. 考察例4:
偏在性に関して (future
work)
沖
反対
what
反対
宜野湾市
関心ない
縄
関
• ソーシャルメディアから得られる偏在性の差に what
東 what
着目: (地域間での意見/世論の差)
地
地 オスプレイ配備
※ 今回の評価実験では絞り込み後の位置情報付きのツイートが5
域
域 オスプレイ配備
件と少なく実現できなかった.what
静か
what
賛成
例
Because
of
Because
of
かっこいい
「関東地域」・「沖縄地域」から
賛成
what
得た事象ネットワークの比
保護
Because
of
較(地域間での比較)
尖閣諸島
50