ソーシャル・コンピューティング研究室の藤川 直也さん(博士前期課程2年)らが、国際ワークショップWASSA2024においてBest Paper(multilinguality track)賞を受賞しました。(2024/8/15)

The 14th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment, & Social Media Analysis (WASSA2024) は、主観性、感情、ソーシャルメディア分析に対する計算的アプローチについて研究発表するための国際ワークショップです。自然言語処理分野におけるトップカンファレンスである The 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL2024) の併設ワークショップとして、2024年8月15日（木）にタイのバンコクで開催され、29件の口頭発表とポスター発表が行われました。

• 受賞者/著者 Awardees/Authors:
  　藤川 直也(博士前期課程2年)、Nguyen Quang Toan(特別研究学生)、伊藤 和浩(博士後期課程2年)、若宮 翔子、荒牧 英治
  
  
• 受賞テーマ Research theme:
  　"Loneliness Episodes: A Japanese Dataset for Loneliness Detection and Analysis"
  　孤独感は身体的および精神的健康に関する重大な問題である。そのため孤独感に苛まれている人を検出し、早期に介入することが重要である。そこで、我々はテキストから書き手の孤独感を推定することを目指した。テキスト内で孤独感を検出するとき、明示的な孤独感はキーワードで検出できる一方、暗示的な孤独感を検出するには手動で作成されたデータセットが必要である。しかし、明確なガイドラインにより作成された暗示的な孤独感に関するデータセットは存在しない。
  　本研究では、心理学に基づいたガイドラインを作成し、公的に入手可能な日本語の孤独データセットを構築した。本データセットを用いて孤独感の有無を分類するモデル、孤独感の強度を分類するモデルの二つの分類モデルを作成した。孤独感の有無を分類するモデルは高い性能を実現したが、強度を分類するモデルでは同等の性能を実現できなかった。この要因としてデータセット内のラベルの不均衡や、特定のラベルの不足が原因であると考えられる。また、別ドメインでの性能を検証したところ、両モデルとも性能が低下した。今後の課題として、データセットの拡張や新たな分類モデルの作成が挙げられる。
  
  
• 受賞者のコメント Awardee's voice
  　栄誉ある賞をいただき、誠に光栄です。本学会の運営に携わっていただいた方々に感謝申し上げます。また、本研究にご尽力いただいた方々にも深く感謝いたします。今後とも、本研究の更なる発展のため邁進してまいります。
  
  
• 外部リンク Links to：
  　WASSA2024 HP: https://workshop-wassa.github.io
  　
  
  

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