Thesis or Dissertation バースト検出と良い実況者に基づくリアルタイム状況要約手法

赤木, 文彦

pp.1 - 54 , 2016-03-24 , 法政大学大学院理工学研究科
Description
近年,Twitter[1]などのマイクロブログが多くの人々に利用され,情報の配信や共有が行われている.Twitter を利用するユーザは 140 字以内の tweet と呼ばれるテキストをやりとりすることで情報の配信が可能になる.本研究では,Twitter の利用方法の中でハッシュタグに注目する.これは,テレビ番組に対する感想や内容を投稿する場合に,検索を容易にするためのキーワードとして付与される.付与されたハッシュタグによって,ユーザは関心のあるイベントを特定して tweet を閲覧することができる.このようなある特定のイベントに関して投稿された tweet は”イベントストリーム”と呼ばれ,イベント実況状況を如実に表現している.しかし,イベントストリームは移り変わりが頻繁であり,ユーザが関心のある tweet を閲覧し,イベントストリーム内の全ての内容を理解することは容易ではない. そこで,イベントストリームの解釈を適切に行えばリアルタイムに状況の把握が行える. また,テレビ番組をリアルタイムに視聴していないユーザが過去の tweet をハッシュタグから特定し,閲覧する場合にも問題が起こる.そこで本研究ではイベントストリーム中の特定の状態を抽出することによってこの問題に対処する.イベントストリームでは,視聴者の関心の高まりにより tweet 数が急激に上昇する現象がある.この現象は”バースト”と呼ばれている.バーストの生起要因は様々考えられるが,特にニュースやスポーツ番組,ラジオ放送といった速報性の高いメディアとの関連が強い[2].本研究では,イベントストリームに関してバースト検出とバースト検出内の解析の 2 つに分けることで,時々刻々と変化するある特定の出来事に対する投稿から要約生成を行うことで実況状況を分かりやすく可視化し,その評価を行った.
Full-Text

http://repo.lib.hosei.ac.jp/bitstream/10114/12522/1/16_thesis_master14R4101%e8%b5%a4%e6%9c%a8%e6%96%87%e5%bd%a6.pdf

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