ユーザに情動を与える文の自動生成に関する研究　～キャッチコピーを例として～

自动生成赋予用户情感的句子研究——以流行语为例——

• 批准号: 13J05423
• 负责人: 山根 宏彰
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013-04-01 至 2015-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J05423/
• 关键词: キャッチコピー; テキストマイニング; Twitter; 嗜好性; SNS; オクシモロン

情動を与える研ぎ澄まされた文の分析、生成、応用を行うことが、本研究の目的である。該当年度では、1. Web上の口コミ情報を反映することキャッチコピー選択および生成に活かすこと、2. ユーザの個性を加味することが課題であった。この問題に対し具体的には、以下のようにそれぞれアプローチを行った。まずは、Web上の口コミを用いたキャッチコピー選択システムである。ここでは、Web サイトにおけるコメントに相応しいキャッチコピーを選択するシステムの提案を行った。提案システムの特徴は以下の二点である。第一に、対象となる商品の良い点の取得を行う。ここで、(1) 対象となる特徴量の取得のため、固定長の知識表現を用い、(2) 感情辞書を利用することにより、取得されたうちポジティブな表現の選択を行う。二番目の点は、ニューラルネットワークを用いたキャッチコピーの選択である。ニューラルネットワークを用いることにより、(1) 取得した良い点を持つキャッチコピー、および(2) 間接的なキャッチコピーの取得を狙った。主観評価実験により、bag-of-words とニューラルネットワーク両方を用いたハイブリッドのものが、他のものに対して高い性能を示した。また、この課題のタイトルである情動情報に関しても別の側面からのアプローチを行った。具体的には、Twitterを用いた情動情報のマイニングである。ここでは、マイクロブログであるtwitterを用いて、双極性障害(躁うつ病)の傾向を持つと思われる人から発せられたtweetと、そうでない人のtweetの比較、分析した。様々な名詞が分散して現れる後者に比べ、前者の場合、自己や他者を表現する人称名詞が頻出する傾向等が見られた。

The purpose of this study is to analyze, generate and use the information of the author. This year, 1. Web portal information reflected in the web portal selection and creation of the web portal 2. The personality of the game is different. The following are some of the details of the problem:まずは、Web上の口コミを用いたキャッチコピー选択システムである。This is the first time that a Web site has been created. The following are the characteristics of the proposal. The first is to get the best point of the goods. (1) Acquisition of image characteristics, use of fixed length knowledge representation,(2) use of emotional dictionaries, acquisition of performance options The second point of view is to use the right method to select the right one. (1) Obtaining a good point,(2) Obtaining an indirect point. The main comment is that the bag-of-words function is very important. The topic of this article is related to the information on the bottom of the article. Specific information on Twitter is available. Tweet Tweet The tendency of pronouns to appear more frequently than pronouns in different situations and in different ways

项目成果

Model advertising slogan selection system using collective wisdom on the web

• DOI: 10.1109/scis-isis.2014.7044668
• 发表时间: 2014-02
• 期刊: 2014 Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS) and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS)
• 作者: Hiroaki Yamane;M. Hagiwara

Oxymoron generation using an association word corpus and a large-scale N-gram corpus

使用关联词语料库和大规模 N-gram 语料库生成矛盾词

• DOI: 10.1007/s00500-014-1430-6
• 发表时间: 2015
• 期刊: Soft Computing
• 影响因子: 4.1
• 作者: Tomoki Kurikawa;Takashi Handa and Tomoki Fukai;Tomoki Kurikawa and Kunihiko Kaneko;Tomoki Kurikawa and Kunihiko Kaneko;Taku Suzuki;Taku Suzuki;鈴木 拓;鈴木 拓;Taku Suzuki;鈴木 拓;鈴木 拓;鈴木 拓;鈴木 拓;鈴木 拓;Taku Suzuki;Hiroaki Yamane and Masafumi Hagiwara
• 通讯作者: Hiroaki Yamane and Masafumi Hagiwara

Advertising Slogan Generation System Reflecting User Preference on the Web

反映网络用户偏好的广告口号生成系统

• 发表时间: 2015
• 作者: 山根宏彰;萩原将文;Hiroaki Yamane and Masafumi Hagiwara;Hiroaki Yamane and Masafumi Hagiwara
• 通讯作者: Hiroaki Yamane and Masafumi Hagiwara

Web上の口コミを用いたキャッチコピー選択システム

使用网络评论的流行语选择系统

• 发表时间: 2014
• 作者: 山根宏彰;萩原将文
• 通讯作者: 萩原将文

Advertising Slogan Generation System Reflecting Preferences of Users on the Web

反映网络用户偏好的广告口号生成系统

• DOI: 10.5057/jjske.13.493
• 发表时间: 2014
• 期刊: Transactions of Japan Society of Kansei Engineering
• 作者: 山根宏彰;萩原将文
• 通讯作者: 萩原将文