論文の概要: Emoji-Emotion Ranking System Using Twitter Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04495v1
• Date: Sat, 03 Oct 2026 12:51:21 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-06 21:04:07.907574
• Title: Emoji-Emotion Ranking System Using Twitter Data
• Title（参考訳）: Twitterデータを用いた絵文字感情ランキングシステム
• Abstract要約: 本研究では,2020年から2025年の間に収集された10万件の絵文字を含む回答のTwitterデータセットに基づく絵文字対応感情分析フレームワークを提案する。 各メッセージに対する5つの主要な感情(幸福、怒り、悲しみ、恐怖、サプライズ)を検出するために、テキスト・ツー・感情分類を適用した。 絵文字感情関連分布を推定し,相対的な感情優位を反映した絵文字感情ランキングシステムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Nowadays, emojis are often replacing words. Yet computational systems still oversimplify them. Most existing approaches treat emojis as static sentiment indicators and overlook their emotional distributions. In this study, we propose an emoji-aware emotion analysis framework based on a Twitter (X) dataset of 100,000 emoji-containing replies collected between 2020-2025. After preprocessing and text cleaning, we applied text-to-emotion classification to detect five primary emotions (Happy, Angry, Sad, Fear, and Surprise) for each message. By aggregating emotion scores across contexts in which each emoji appears, we estimate emoji-emotion association distributions and construct an emoji-emotion ranking system reflecting relative emotional dominance. Furthermore, we project emojis into the Russell valence-arousal space to enable continuous affective interpretation. Our results demonstrate that emojis exhibit probabilistic, context-sensitive emotional profiles rather than fixed sentiment polarities.
• Abstract（参考訳）: 現代では、絵文字は言葉を置き換えることが多い。 しかし、計算システムはそれらを単純化しすぎている。 既存のほとんどのアプローチは、絵文字を静的な感情指標として扱い、感情分布を見落としている。 本研究では,2020～2025年の間に収集された10万件の絵文字を含む回答のTwitter(X)データセットに基づく絵文字対応感情分析フレームワークを提案する。 予備処理とテキストクリーニングの後,各メッセージに対する5つの主感情(ハッピー,アングリ,サド,恐怖,サプライズ)を検出するために,テキスト・ツー・感情分類を適用した。 それぞれの絵文字が現れる文脈間で感情スコアを集約することにより、絵文字・感情関連分布を推定し、相対的な感情優位を反映した絵文字・感情ランキングシステムを構築する。 さらに,Russell valence-arousal 空間に絵文字を投影し,継続的な情緒的解釈を可能にする。 以上の結果から,絵文字は一定の感情極性ではなく,確率的で文脈に敏感な感情プロファイルを示すことが明らかとなった。

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