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～

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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。