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目次
長所情報の抽出には，情緒推定を用いる．本研究で用いる情緒推定は，情緒原因，
情緒状態，および，情緒表出についての表現をパターン辞書で解析する手法であ
る[4],[5],[6]．実際には，文献
[6]の機械による情緒推定を使用する．機械による情緒推定では，
喜び，好ましい，期待，悲しみ，恐れ，怒り，嫌だ，驚き，および，情緒なしの
9分類が出力される．本研究では，ポジティブな体験談を抽出するため，上記の9
分類を5分類に変換する．5分類を以下に示す．
- 《P》
- 喜び，好ましい，期待などの情緒
- 《N》
- 悲しみ，恐れなどの情緒
- 《A》
- 怒り，嫌だなどの情緒
- 《S》
- 驚きなどの情緒
- 《なし》
- 情緒なし
ブログ記事を文単位に分割し，それぞれ情緒推定を行うことで，ブログ著者の情
緒を推定する．推定結果が《P》となった文を主文と判定する．主文とその前後
文を合わせて長所情報として取得する．なお，第4章で示す
長所情報の分類において，主文をキーとして使用する．主文の前後文は，第
5章での長所情報の人手分析の際に，文脈の理解を補助する
ものとなる．
平成23年3月1日