テクスト意味空間分析法最終発表 Ktaifoto のテクスト分析

1. テクスト意味空間分析法最終発表Ktaifotoのテクスト分析テクスト意味空間分析法最終発表Ktaifotoのテクスト分析 環境情報学部1年　海野　紗瑶 政策メディア研究科1年　清水　愛子

2. 文章だけではない、　　　　　　　　　　　　　　　　マルチメディアのテクストの意味世界を探る文章だけではない、　　　　　　　　　　　　　　　　マルチメディアのテクストの意味世界を探る 1.　研究背景・目的 • Ktaifoto.net ・カメラ付きケータイとweblogを用いた新しい　　 　　 コミュニケーションツール 　　・「写真」「タイトル」「コメント」から成る

3. 2.　分析方法－予備分析 Ktaifoto 2004/04/20~2004/07/28(1503件) 　　　　タイトル－9,451字　コメント－1,5635字 　　　　総計25,086字（スペースなし） Ketaifotoのデータ（タイトル、コメント別）をテクスト意味分析システムにかけても　　　　結果がでない！ →文章として成立していないため ex)名詞の羅列 　　　　　　　　　タイトルとコメントで一文になっている 　　　　　　　　　記号（・・・/？/！）、顔文字の使用

4. 2.　分析方法－データクリーニング • タイトルとコメントをひとつの文章にまとめる • 送り主の意図を壊さない程度に、漢字変換、　文法の修正を行う ex.1) タイトル：「ひさびさに」 　　　　 　　　　 コメント：「お花なんてものをいただきました」 →「久々にお花なんてものをいただきました」 ex.2) タイトル：「80℃バーガー」 　　　 　 コメント：「江ノ島のちかく。なかなかお気に入り」 →江ノ島の近くの80℃バーガーはなかなか 　　　　　　　 お気に入りです。

5. ・風景　　　　屋外（428件） 　　　　　 　　 屋内(120件) ・人(308件) ・その他(121件) ・モノ　　　　食べ物(275件) 　　　　　 　　雑貨(129件) 　　　　　 　　看板(71件) 　　　　　　 　動物(47件) (写真なしデータ：16件) 2.　分析方法－分析カテゴリーの設定 • 写真の種類別 　　　　→写真の内容と、送り主の「伝えたいこと」に　　　　　 　　　　　 着目し、以下の8カテゴリーを設定 • 投稿者別 　　　　→投稿数の多いAico,Asano,Bell,Choを選定

6. ・人に関する名詞　　　人 ・場所に関する名詞　　　場所 　　　　　　　　　　　　　　　 店名 　　　　　　　　　　　　　　　 イベント 　　　　　　　　　　　　　　　 天気 ・時間に関する名詞　　　時間 ・物体に関する名詞　　　「食べ物」 　　　　　　　　　　　　　　　 「動物」 　　　　　　　　　　　　　 「モノ」 ・その他　　　「その他名詞」 　　　　　　　　「代名詞」 　　　　　　　　「数字」 　　　　　　　　「記号」 　　　　　　　　「感情」 2.　分析方法－出現語頻度表 • 各分析カテゴリーごとに出現語頻度表を出す • 名詞を更に分類することで、傾向を見る

7. 3.　結果－投稿者別の傾向 • Aico/Bell 　　「人」が中心 • Asano 　　「食べ物」が中心 • Cho 　　「風景（屋外）」が中心 ★名詞も同様の傾向

8. 3.　結果－写真カテゴリの傾向① • 「食べ物」「動物」「雑貨」 　　　・名詞－食べ物/動物/モノ/その他 　　　・形容詞－「評価」「感想」に関わる形容詞 　★それに対する評価・感想を伝えることが目的

9. 3.　結果－写真カテゴリの傾向② 「～中」が多い • 「人」「屋外」 　　　　・名詞－人/場所/店名/モノ/時間/その他 　　　　・形容詞－「評価」「感想」に関わる形容詞　 　　　　・動詞－「いる」「する」「来る」「見える」 　　　★行動の流れの一部分におけるその時の状況、 　　　　　感情を伝えることが目的

10. 3.　結果－写真カテゴリの傾向③ • 「屋内」「看板」 　　　　・名詞－場所/時間/人/店名/食べ物/その他 　　　　・形容詞－「評価」「感想」に関わる形容詞 　　　　・動詞－「いる」「ある」「来る」 　★自分が訪れた場所と、そこに存在するものを　　　　　　 　　　　 伝えることが目的

11. ktaifoto というマルチメディアコミュニケーションにおいて、投稿者が経験した事実（行為）を　　写真で撮影し、テクストを説明的に付け加える際に、共通の作法のようなものが存在する 4.　考察 • 写真カテゴリー別 各写真カテゴリーにおいて、使われる名詞の傾向が異なる • 投稿者別 各投稿者カテゴリーにおいて、投稿する写真の傾向は異なる 　　　　が、その写真に使われる名詞の傾向は同じだった

12. 最終的には、写真を初め、音楽や動画といったマルチメディアとあわせた　テクスト意味分析を可能とすることが望まれる最終的には、写真を初め、音楽や動画といったマルチメディアとあわせた　テクスト意味分析を可能とすることが望まれる 5.　今後の展望 • Web上のテクストデータには、記号や内輪の造語、新語が多く含まれている ex）２ちゃんねる：orz/ｷﾀｰ!/ネ申　etc… →記号や造語、新語をリアルタイムで登録　　 　　　　 していくような辞書機能の作成