感情分析とは，テキストから人間が持つ感情の極性や強度を推定する自然言語処理タスクのひとつである．従来の感情分析モデルは，テキストの書き手が持つ主観的な感情の推定性能が充分ではないことが知られている．この課題を解決するために，先行研究では，書き手ごとの感情の分布の偏りや書き手の性格など，個人に特化した情報を用いて主観的な感情分析の性能を改善してきた．しかし，これらの先行研究は，書き手ごとに感情ラベルを付与したり性格診断をしたりというアノテーションコストが高い．そこで本研究では，SNS投稿テキストを対象に，追加のアノテーションなしで書き手に特化した感情分析を行う．提案手法では，分析対象の投稿とともに同一の書き手による複数の投稿を入力することで，書き手の特徴を捉える．Plutchikの基本8感情に対する4段階の感情強度の推定および5段階の感情極性分類に関する評価実験の結果，書き手の主観的な感情分析において提案手法の有効性を確認した．
