[2O4] データマイニング-テキストマイニング

[2O4-01] 畳み込みニューラルネットワークを用いた観光ツイートの分類手法

〇橋田 修一¹、田村 慶一¹、酒井 達弘¹ (1. 広島市立大学)

キーワード：テキストマイニング、観光情報、畳み込みニューラルネットワーク

近年，携帯型端末の普及などにより，SNSの利用者が増加し，ユーザのリアルタイムな反応を含んだ投稿が可能となっている．そこで，Twitter上に投稿されたツイートから新たな情報の発見や分析を行う研究が盛んに行われ，これらの研究の中には，観光地に関して投稿されたツイートに着目し，観光地のアピール点や改善点を発見する研究がある．しかし，実際にTwitter上に投稿されるツイートには，観光地の分析に使用できるツイートと使用できないツイートが含まれている．本研究では，投稿されたツイートから観光地に対して意見を含むツイートと含まないツイートの分類を行うために，畳み込みニューラルネットワークを用いたツイートの分類手法を提案する．また，分類精度の向上のため，単語列と対応する品詞列を入力する新しいモデルを提案する．評価実験では，実際に投稿されたツイートを用いて複数のモデルの学習・評価を行い，それぞれのモデルの分類精度の比較を行った．実験結果として，品詞列を含んだ入力を行うことで，分類の精度が向上することを確認できた．