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]/[吉田 稔]/[北 研二]/Classification of Emoji Categories from Tweet Based on Deep Neural Networks/Proceedings of the 2nd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR2018)

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EID
345619
EOID
933256
Map
0
LastModified
2018年11月29日(木) 22:04:49
Operator
大家 隆弘
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 学内共著(徳島大学内研究者との共同研究 (学外研究者を含まない))
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. 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) Classification of Emoji Categories from Tweet Based on Deep Neural Networks

副題 任意
要約 任意

(英) In this paper, we describe the sentiment analysis method from tweets based on emojis category. Many of existing study about sentiment analysis focused on the emotional expressions included in sentence. However, because there are various kinds of emotional expressions, such as Internet slang, it cannot be constructed that the fixed emotional expression dictionary. The most of the methods based on corpus and machine learning, its performance is quite depended on the quality of annotation. Therefore, we attempt to use categories which are expressed by emoji as sentiment label instead of manually annotated labels. Our proposed method uses automatically annotated category label by emoji which is annotated to sentence, and train word embedding feature by deep neural networks. As the result of the experiment, our proposed method overcome the simple word feature based method.

キーワード 推奨
  1. (英) Emoji / (日) 絵文字
  2. (英) Twitter
  3. (英) deep neural networks / (日) 深層ニューラルネットワーク
発行所 推奨 Association for Computing Machinery
誌名 必須 (英) Proceedings of the 2nd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR2018)
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 17 25
都市 必須 バンコク(Bangkok/[タイ王国])
年月日 必須 2018年 9月 7日
URL 任意 https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3278306&dl=ACM&coll=DL
DOI 任意 10.1145/3278293.3278306    (→Scopusで検索)
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
  1. (英) ISBN: 978-1-4503-6551-2