| 作成者 |
|
|
|
| 本文言語 |
|
| 出版者 |
|
|
|
| 発行日 |
|
| 収録物名 |
|
|
|
| 巻 |
|
| 号 |
|
| 開始ページ |
|
| 終了ページ |
|
| 会議情報 |
|
| 出版タイプ |
|
| アクセス権 |
|
| 権利関係 |
|
|
|
| 関連DOI |
|
| 概要 |
Twitter等のSNSや，利用者が動画や小説等を投稿するCGMでは消費者の生の声が反映される．そのため，消費者の嗜好や流行の分析対象に適している．流行語の抽出手法として単純に文書中の単語出現頻度を用いる手法や，流行語抽出対象とする期間と，その前の期間での出現頻度の差分を取る手法がある．本研究では流行語抽出の新たなアプローチとして，単語の類似語に注目した手法を提案する．また提案手法を可視化する流行...語分析ツールを作成した．実際に「syosetu.com」の小説メタデータ群に，提案手法とツールを適用した．本論文では，提案手法，ツール，および適用結果について述べる．
Social networking services such as Twitter, and CGMs (Consumer Generated Medias) are re ect- ing the real voices of consumers. Therefore, they are suitable for the analysis of consumer preferences and trends. There are two methods of extracting popular words: one is to simply use TF (term frequency) of occurrence of the words in the document, and the other is to take the difference of TF between a paticulary period and the next period. In this study, we propose a new approach to extracting popular words by focusing on the similarity of words. We also developed a buzzword analysis tool to visualize the proposed method. We actually applied the proposed method and tools to the novel metadata group on "syosetu.com". In this paper, we describe the proposed method, tools, and results of the application.続きを見る
|
Mendeley出力
