徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [松本 和幸]/[吉田 稔]/[肖 清梅]/Xin Luo/[北 研二]/Bag of Conceptsを用いた意味的類似性に基づく未知表現を含んだ文の感情認識/Proceedings of the 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'15)

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EID
299321
EOID
972197
Map
0
LastModified
2020年2月25日(火) 13:13:38
Operator
三好 小文
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
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 吉田 稔([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
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 肖 清梅
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Xin Luo
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. 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
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Emotion Recognition for Sentences with Unknown Expressions based on Semantic Similarity by Using Bag of Concepts

(日) Bag of Conceptsを用いた意味的類似性に基づく未知表現を含んだ文の感情認識

副題 任意
要約 任意

(英) In studies of emotion estimation from text, varietiesof methods have been attempted such as emotional expressiondictionary or sentence structure dictionary and emotion corpus.However, most of these methods targeted the expressions includedin the existing morphological analysis dictionaries, as a result,they did not pay enough attention to unknown words, especiallynewly coined words. In Japan, the growth of Internet communicationsites such as weblogs and social networking sites broughtyounger people especially in teens and in their 20s to create newwords and use them very often. We prepared an emotion corpusby collecting weblog article texts including new words, analyzedthe corpus statistically, and proposed a method to estimateemotions of the texts. Most slang such as Youth Slang is tooambiguous in sense classification to be registered into the existingdictionaries such as thesaurus. To cope with these words, wecreated a large scale of Twitter corpus to calculate sense similaritybetween words. We proposed to convert unknown to sense classid to process the words that were not included in learning data.We defined this as a method using Bag of Concepts as feature. Asa result of the evaluation experiment using several classifies, theproposed method was proved robustness for unknown expression.

(日) 従来研究では,感情表現,文構造の辞書や感情コーパスのようなテキストからの感情推定のための様々な手法を用いていた.しかし,既存の形態素解析辞書に含まれている表現に着目したものがほとんどで,それらは,未知語,とくに新しく作られた語への対応が不十分であった.日本では,weblogやSNSが普及において,10代から20代のweblogユーザが頻繁に新語を用いる.我々の研究では,新語を含んだweblogテキストから作成した感情コーパスを分析し,これらのテキストからの感情推定手法を提案する. とくに,我々は,単語の意味的な類似性に着目し,さらに,感情を含む表現に対して重み付けすることを考えた.また,若者言葉をはじめとする俗語は,意味的な分類があいまいであるため,既存のシソーラス等への辞書に登録することは困難である.こうした語に対処するため,我々が収集した大規模なTwitterコーパスから単語間の意味的な類似性を計算する.提案手法では,単語を意味のクラス番号に変換することで,学習データに含まれない語への対処を実現する.複数の機械学習による分類器を適用した評価実験の結果,提案手法は,ベースライン手法であるBag of wordsによる感情推定よりも高精度な感情推定がおこなえることがわかった.

キーワード 推奨
  1. (英) Bag of concepts
  2. (英) emotion recognition
  3. (英) unknown expression
  4. (英) semantic similarity
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proceedings of the 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'15)
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 1428 1433
都市 必須
年月日 必須 2015年 8月 初日
URL 任意
DOI 任意 10.1109/FSKD.2015.7382148    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意 2-s2.0-84966470618
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意