徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [松本 和幸]/[北 研二]/[任 福継]/感情表現と若者言葉の関係を活かした文の感情評価/Proceedings of 26th Pacific Asia Conference on Language,Information and Computation

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EID
258286
EOID
760620
Map
0
LastModified
2014年12月7日(日) 14:58:01
Operator
任 福継
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
松本 和幸
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
組織 推奨
著者 必須
  1. 松本 和幸([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])
    役割 任意

    (日) 筆頭著者として研究手法の提案および実験,論文執筆を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 北 研二([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])
    役割 任意

    (日) 共著者として評価実験結果の分析の一部を担当した.

    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

    (日) 共著者として実験結果の考察の一部を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Emotion Estimation from Sentence Using Relation between Japanese Slangs and Emotion Expressions

(日) 感情表現と若者言葉の関係を活かした文の感情評価

副題 任意
要約 任意

(英) Most of Japanese slang words such as Wakamono Kotoba are analyzed as unknown word or segmented wrongly by the morphological analysis system. These problems are causing negative effect on sentiment analysis in text. These words generally have many varieties of notations and conjugations, and they lack versatility. As a result, many of them are not registered in the dictionaries, making morphological analysis more difficult. In this paper, we aimed to decrease such negative effects of Wakamono Kotoba for the accuracy of emotion estimation from sentence and proposed a method to increase the accuracy by using a classification method based on machine learning. In this method we used emotional expressions which had high relevance with Wakamono Kotoba as feature. As a result, the proposed method obtained 20% higher accuracy than the method only using morpheme Ngram as feature.

(日) 本論文では,日本語俗語(若者言葉)を含んだ発話文の感情を推定するために,若者言葉を特徴とした感情推定手法を提案する.低頻度の若者言葉においては,コーパスを用いた機械学習による感情推定では,特徴としては有効ではないため,Webから自動収集したコーパスにおいて低頻度若者言葉と同一の文に出現する感情表現を素性として用いることを検討する.本手法により,単純な形態素N-gramを素性として用いた場合よりも20%の精度改善が認められた.

キーワード 推奨
  1. (英) Emotion Corpus
  2. (英) Japanese Slang
  3. (英) Out of Vocabulary
発行所 推奨 (英) 26th Pacific Asia Conference on Language,Information and Computation
誌名 必須 (英) Proceedings of 26th Pacific Asia Conference on Language,Information and Computation
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 377 384
都市 必須
年月日 必須 2012年 11月 7日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意