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]/Sasayama Manabu/[吉田 稔]/[北 研二]/[任 福継]/Transfer Learning Based on Utterance Emotion Corpus for Lyric Emotion Estimation/Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS)

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EID
347389
EOID
945457
Map
0
LastModified
2019年5月13日(月) 14:09:34
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 国内共著(徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国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. (英) Sasayama Manabu
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 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
  4. 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
  5. 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) Transfer Learning Based on Utterance Emotion Corpus for Lyric Emotion Estimation

副題 任意
要約 任意

(英) In prior research, there are various emotion estimation approaches that are corpus-based, dictionary-based, or rule-based. However, it is necessary to prepare language resources suitable to each domain, which will incur substantial cost. In this paper, we propose an approach to estimate emotion of lyric phrase by using transfer learning. We applied the existing utterance emotion corpus to the lyric emotion estimation task. As the result of an evaluation experiment, we obtained higher accuracy than the baseline method using a simple bag of words feature tf-idf weighted vector and logistic regression model.

(日) 感情推定の研究では,従来,コーパスベース,辞書ベース,またはルールベースの様々なアプローチが存在する.しかし,各ドメインに適した言語リソースを用意する必要があり,多大なコストがかかる.本稿では,転移学習を用いて歌詞フレーズの感情を推定する手法を提案する.既存の発話感情コーパスを歌詞感情推定タスクに適用することで,単純なBag of Wordsモデルを用いたtf-idfベクトルおよびロジスティック回帰モデルによるベースライン法と比較し,より高い精度を得た.

キーワード 推奨
  1. (英) Transfer learning
  2. (英) Emotion estimation
  3. (英) Lyric
  4. (英) Word embedding
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS)
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 699 703
都市 必須 (英) Nanjing / (日) 南京
年月日 必須 2018年 11月 23日
URL 任意
DOI 任意 10.1109/CCIS.2018.8691207    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意 2-s2.0-85064985706
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意