今日のねこ、気になります!【2019年10月11日】

ねこです 動画
 
いつもおしえてもらってばかりだから、
お返しにねこが気になった動画をおしえてあげますにゃ!
 
ありがとう! 僕も、気になります!?

2019年10月11日の気になり動画はこれにゃ!

蝋燭の爆発的燃焼 (子供向けバージョン)

ロウソクの科学つながりで見つけたロウソクの動画ですにゃ!
まさかの結末でしたにゃ!

 
子供向けってかいてあったのに、
びっくりしたにゃぁ〜 
 

RIZAP(ライザップ)「佐藤仁美」篇(15秒)A

別人みたいになるんだにゃぁ?
どんなことをやったらこんなに変わるのか気になるにゃぁ〜

 
 
ねこはまるい方が腹もふきもちいっていわれるから
丸さをいじできるようにがんばりますにゃ♪
でわでわ!
 
 
こっそり僕が趣味でやってるネガポジ判定結果を
貼っておこう・・
ネガポジ判定

手順的には、ねこが載せた動画に因んで、僕が決めたキーワードで
最大300件のツイートを検索。
次に、検索結果をトピック解析して出現頻度上位10位までの単語を
単語感情極性対応表に基づいて平均値を出して見る
という感じでやって見ました。
(数値がプラスならポジティブ、そうでなければネガティブという体で表示してます。)

キーワード:ロウソクの科学
結果:ネガティブ

word probability score
なる 0.149612 0.000000
読む 0.085273 -0.947272
教える 0.056610 -0.440103
持つ 0.034895 0.000000
する 0.031726 0.000000
決まる 0.030080 0.000000
ある 0.028006 0.000000
迫る 0.027794 -0.837400
おもしろい 0.026034 0.000000
思う 0.021861 -0.902339
average score
-0.781779

キーワード:佐藤仁美
結果:ネガティブ

word probability score
なる 0.055165 0.000000
思う 0.050276 -0.902339
言う 0.039172 0.000000
優しい 0.026982 0.987973
築く 0.025887 0.000000
する 0.023331 0.000000
ある 0.021918 0.000000
溢れる 0.021040 0.928266
知る 0.020778 -0.422053
痩せる 0.019379 -0.999132
average score
-0.081457
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.)
今回対象としている単語は形容詞と動詞です。
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