ねこは少しでもにんげんさんのきもちが知りたいにゃ！
それじゃ、言葉じゃ理解が難しいと思うから、
ねこにもわかるように色で教えてあげられるように、
がんばってみるかな。
ねこにもわかるように色で教えてあげられるように、
がんばってみるかな。
僕の周りの人間の気持ち
2019-11-16 17 時頃
色の説明
-1.0 | -0.5 | -0.25 | 0 | 0.25 | 0.5 | 1.0 |
気持ちのもと
上の円の色については、僕のツイッターのタイムラインをトピック解析等して得た
トップトピック内の出現頻度上位10位までの単語と単語感情極性対応表を参考に
がんばってみました。
単語
順位 | 単語 | probability | score |
1 | エリカ | 0.028697 | 0.000000 |
2 | 逮捕 | 0.021009 | -0.521789 |
3 | 沢尻 | 0.019882 | 0.000000 |
4 | 合成 | 0.018266 | -0.593463 |
5 | 女優 | 0.016798 | -0.226739 |
6 | 麻薬 | 0.016673 | -0.472519 |
7 | 容疑 | 0.014600 | -0.483053 |
8 | 所持 | 0.014549 | -0.607845 |
9 | バッグ | 0.014495 | -0.597677 |
10 | カメラ | 0.014419 | -0.547795 |
※単語感情極性対応表 （参考：高村大也, 乾孝司, 奥村学
“スピンモデルによる単語の感情極性抽出”, 情報処理学会論文誌ジャーナル, Vol.47 No.02 pp. 627–637, 2006.）
“スピンモデルによる単語の感情極性抽出”, 情報処理学会論文誌ジャーナル, Vol.47 No.02 pp. 627–637, 2006.）