機械学習と感情分析の関係は何ですか？

Question

TwitterやFacebookのようなソーシャルネットワークを考えるとき、「年齢」と「性別」の予測を行うためのメカニズムや手法は何でしょうか？マシンラーニングやセンチメント分析、あるいはその両方で行うことができますか？

Answer 1

機械学習は、アルゴリズムが（通常は大きな）データで学習する人工知能の一部です。分類、回帰、クラスタリングなどの分野に細分化されています。

自然言語処理は機械学習を使用できますが、手作業で行うこともできます。

感情分析は、NLPの一部です。通常、機械学習（分類）を使用します。

「年齢」と「性別」の予測を行うためにTwitterやFacebookなどのソーシャルネットワークを検討する場合、感情分析を使用することができ、NLPで使用されるMLメカニズムです。

Answer 2

ソーシャルメディアデータの年齢や性別などのユーザー潜在変数の自動検出に関する研究が行われています。これらの研究は、様々な特徴を考慮に入れ、その有効性を評価した。例えば、自分のソーシャルメディアの投稿の内容は、年齢や性別について多くのことを言うことができます。例えば、研究では、誰かが「バディ」という単語を使用すると、ユーザーは若い男性である可能性が高いことが示されています。

あなたの質問に対する答えは「はい」です。機械学習技術を使用して、ソーシャルメディアの年齢と性別を検出することができます。しかし、効果的な機能のセットを選択することは、学習したいコンテキストや、集中したいプラットフォームに依存し、実験が必要です。センチメントをフィーチャーとして使用することは、あるコンテキストでは役立ち、別のコンテキストでは役立たない可能性があります。

私は前にこのトピックを研究している以下の記事にあなたを参照してください。

• This 1は、感情を含むコンテンツベースと文体機能のセットを分析します。
• This論文では、トークンベースの方法と文字ベースの方法を検討しています。
• This自分の社会的近隣を見て、彼/彼女の の特性を予測する。