徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: Wang Cheng/[Quan Changqin]/[任 福継]/Maximum Entropy Based Emotion Classification of Chinese Blog Sentences/[Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering]

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EID
214050
EOID
882963
Map
0
LastModified
2018年1月9日(火) 15:52:02
Operator
三好 小文
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
任 福継
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨 博士前期課程学生による研究報告
組織 推奨
  1. 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門.感性情報処理(2006年4月1日〜2016年3月31日)
著者 必須
  1. (英) Wang Cheng
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. Quan Changqin
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 任 福継([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座]/->個人[中川 福継])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Maximum Entropy Based Emotion Classification of Chinese Blog Sentences

副題 任意
要約 任意

(英) At present there are increasing studies on the classification of textual emotions. Especially with the rapid developments of Internet technology, classifying blog emotions has become a new research field. In this paper, we classified the sentence emotion using the machine learning method based on the maximum entropy model and the Chinese emotion corpus (Ren-CECps)*. Ren-CECps contains eight basic emotion categories (expect, joy, love, surprise, anxiety, sorrow, hate and anger), which presents us with the opportunity to systematically analyze the complex human emotions. Three features (keywords, POS and intensity) were considered for sentence emotion classification, and three aspect experiments have been carried out: 1) classification of any two emotions, 2) classification of eight emotions, and 3) classification of positive and negative emotions. The highest classification accuracies of the three aspect experiments were 90.62%, 35.66% and 73.96%, respectively.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering([IEEE])
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 382 388
都市 必須 北京(Beijing/[中華人民共和国])
年月日 必須 2010年 8月 21日
URL 任意
DOI 任意 10.1109/NLPKE.2010.5587798    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意 2-s2.0-78649237316
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意