IT
情報学研、ツイッターをリアルタイム解析し話題抽出する技術開発−顔文字など自動削除
トピック抽出の可視化例。文字が大きいほど頻出度が高い（情報学研提供）
国立情報学研究所の林浩平特任助教、河原林健一教授らの研究チームは、ツイッターをリアルタイムに解析し、活発な話題を抽出する技術を開発した。毎分約６万件のペースで発信される日本全国のツイートを即時に分析できる。今、この瞬間に世界で起きている出来事を直ちに把握できるようになる。
林特任助教らは、モノとモノを関連づける「関係データ解析」の新たな手法として、途切れることなくデータを解析できる「ストリーミング非負行列分解アルゴリズム」と呼ぶ計算手法を開発した。ある一定の期間にツイートに現れる単語同士の関係を探り、同時に出現するキーワード集団の中で頻発する単語をランキングで表示する。
そこから、例えば三、四つの単語を抜き出して可視化すると、その期間に最も発信された内容がトピック（話題）として抽出できる。
従来のトピック抽出法は、新しいデータが来るたびに、繰り返し膨大な計算をする必要があり、リアルタイムな処理が困難だった。また、無差別かつ大量に一括送信される「スパム」を排除することもできなかった。
これに対し、同アルゴリズムは新しいデータと既存のデータとの差を１回計算するだけでよい。処理速度を５―２５０倍に向上し、リアルタイム処理を実現した。さらに、同じ文章が大量に複製されたツイートや、顔文字などを自動で削除する手法も開発。ノイズを減らした上で高精度に分析が行える。
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