インフルエンザを代表とする感染症の流行をSNSへの投稿から検出する研究やその罹患状況の事実性を判定する研究が行われている．しかし，感染症以外の病気や症状を対象とした研究は，まだほとんど行われていない．本研究では，Twitterに注目し，感染症であるか否かを問わず，いつ，どこで，どのような病気や症状がツイートされているのかを収集・分析し，地域別・時系列別などで可視化するシステムの構築を目指す．本稿では，病気症状の事実性を代表的な2値分類モデルで判定する手法および各種素性について検討する．14病気症状に対する実験の結果，word2vecと日本語機能表現辞書を素性に用いた多層パーセプトロンモデルにより，77%の適合率が得られることを確認した．
