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2ちゃんねるを対象とした悪口表现の抽出
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长冈技术科学大学 自然言语処理研究室
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石坂 達也, 山本 和英. 2ちゃんねるを対象とした悪口表现の抽出. 言語処理学会第16回年次大会, pp.178-181 (2010.3)
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2ちゃんねるを対象とした悪口表现の抽出
1.
2ちゃんねるを対象とした 悪口表現の抽出
長岡技術科学大学 石坂達也 山本和英 1
2.
背景 Web上には他者を誹謗中傷する書き込みが存在 最悪の場合, 自殺のきっかけとなる 悪口書き込みはより厳重に管理されるべき
堅実な方法として… 辞書を使用したフィルタリング 2
3.
目的 悪口表現辞書の構築
悪口表現の抽出が必須 今回 悪口表現抽出の手法を検討 3
4.
悪口表現の定義 他の情報を必要としない侮辱や誹謗中傷し ている単語,句 (例) ?あの政治家死ね ?奴らはバカな暇人野郎
4
5.
悪口表現の定義 他の情報を必要としない侮辱や誹謗中傷し ている単語,句
皮肉は対象外 (例) ?あの政治家死ね ?奴らはバカな暇人野郎 5
6.
悪口表現の定義 他の情報を必要としない侮辱や誹謗中傷し ている単語,句 (例)
「バカ」は悪口ではない場合がある (例)バカうまい ?あの政治家死ね ?奴らはバカな暇人野郎 6
7.
なぜ 「2ちゃんねる」なのか 2ちゃんねるは多くの人が利用している さらに, 悪口書き込みが多い 仮説
Web全体と2ちゃんねるでは 悪口表現の種類数 に大きな差はない 7
8.
問題点 と 基本方針 2ちゃんねるを対象にすることで生じる問題点
形態素解析器の解析ミス(単語の区切り、品詞情報) 文の区切りが句点とは限らない 造語, 隠語が多い 基本方針 品詞情報を無視 単語の過分割にも対応可能 8
9.
手法の流れ 1.
悪口表現種辞書の構築 2. 悪口文の収集 3. 悪口n-gram モデルの作成 4. 悪口表現抽出 9
10.
悪口表現種辞書の構築 人手で2ちゃんねるから悪口表現を抽出 103件 (例)
みんなまとめて逝け うざい キモイ ヲタは地獄に落ちろ 10
11.
悪口文の収集 種辞書の登録表現を含む文(悪口文)を収集
毎日 約2000スレッドを解析 約20万文を収集できた (例) つか,官僚死ねや 泥棒ゴミクズ団体はさっさと吊ってこい! こんなんでイチイチ騒ぐなボケカス。 11
12.
悪口n-gram モデルの作成 1/2 悪口文と非悪口文からモデルを作成
悪口文を約20万文, 非悪口文を約50万文 単語n-gram 1~5-gram 前向きと後ろ向きn-gramの2パターン SRILMを使用 悪口表現を持つn-gramを抽出 12
13.
悪口n-gram モデルの作成 2/2 -
前処理 - 悪口表現は1語に合成、汎化 (例) 男 って バカ な 暇人 野郎 ばっか 男 って <悪口> ばっか 単語は原形にして扱う 13
14.
悪口n-gram モデルの例
0.743 は 底抜け に <悪口> n-gram 確率 悪口表現の直前に連接する単語列 この場合n=4 (左連接属性) 0.67 <悪口> は さっさと 日本 から n-gram 確率 悪口表現の直後に連接する単語列 この場合n=5 (右連接属性) 14
15.
悪口n-gram モデルの例
0.743 は 底抜け に <悪口> n-gram 確率 悪口表現の直前に連接する単語列 この単語列があった時に この場合n=4 (左連接属性) 右側を抽出 0.67 <悪口> は さっさと 日本 から n-gram 確率 悪口表現の直後に連接する単語列 この単語列があった時に 左側を抽出 この場合n=5 (右連接属性) 15
16.
悪口表現獲得までの例 入力文 マスゴミのクズどもって,何でこうなる事が… 形態素解析後 マス
ゴミ の クズ どもる て ,何 で こう なる 事が… 適用されるn-gram <悪口> どもる て , 抽出される悪口表現 マスゴミのクズ 16
17.
評価実験 評価セット 悪口文378文, 非悪口文382文 評価方法
抽出された文字列を人手で悪口表現か評価 実験条件 n-gram確率を閾値 17
18.
実験结果(适合率)
18
19.
実験结果(适合率) 閾値が高い場合は高確率で
悪口表現抽出が可能 19
20.
実験结果(适合率) 閾値が高い場合は高確率で
悪口表現抽出が可能 しかし、3件 閾値を下げても再現率は最高で0.3 20
21.
考察:適合率と再現率 悪口表現のみに連接しやすい単語列は少ない (定型的に存在するわけではない) より悪口表現の特徴に適した指標も必要
21
22.
予備実験 新しい悪口表現の獲得数 辞書の拡張のためには新しい悪口表現の 獲得が必要 今回の手法でいくつ獲得できているか
22
23.
実験結果 (獲得数)
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24.
実験結果 (獲得数)
閾値が低い時に 新しい悪口表現の獲得可能 24
25.
獲得した悪口表現 キモオタロリコン 消えてしまえ,馬鹿 デブ婆ァ スタイル悪い カス芸人 馬鹿男女
25
26.
考察:新しい悪口表現の獲得 閾値が低い場合に, 新しい悪口表現の獲得 閾値が低い場合は非悪口表現も多く獲得
同じ単語を使用する悪口表現を多く獲得 (例) 糞○○ 糞ガキ, 糞ゲー 同じ単語を使用する造語の獲得には有効 26
27.
まとめ n-gram確率で悪口表現を抽出する手法を検討 閾値が高い場合に高確率で抽出可能 種辞書にない表現も獲得可能
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28.
ご清聴有难うございました
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29.
実験结果(再现率)
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