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: 藤野 尚也/[松本 和幸]/[吉田 稔]/[北 研二]/Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks/[International Journal of Advanced Intelligence (IJAI)]/[松本 和幸]

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EID
350088
EOID
996511
Map
0
LastModified
2020年12月2日(水) 13:56:59
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 学術論文(審査論文)
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 単独著作(徳島大学内の単一の研究グループ(研究室等)内の研究 (単著も含む))
学究種別 推奨 修士課程学生による研究報告
組織 推奨
著者 必須
  1. (英) Naoya Fujino / (日) 藤野 尚也 / (読) ふじの なおや
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨 ****
  2. 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
  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
題名 必須

(英) Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks

副題 任意
要約 任意

(英) In this study, we focus on Twitter as a representative SNS and target emotion estima-tion from tweets posted on Twitter by male and female users. Specically, we constructgender-based emotion estimation models assuming that there are different word usage ten-dencies between genders. By analyzing gender-specic differences in the use of emotion-related slang and emoji, we propose a method to improve emotion estimation based onneural networks using a different distributed representation model for each gender. Ourevaluation experiments show that training with Deep Convolutional Neural Networks us-ing word's distributed representation as the feature produced higher estimation accuracythan training with Feed Forward Neural Networks.

キーワード 推奨
  1. (英) emotion estimation
  2. (英) user's gender,
  3. (英) deep neural networks
発行所 推奨 (英) AIA International Advanced Information Institute
誌名 必須 International Journal of Advanced Intelligence (IJAI)(AIA International Advanced Information Institute)
(resolved by 1883-3918)
ISSN 任意
必須 10
必須 1
必須 121 133
都市 任意
年月日 必須 2018年 3月 初日
URL 任意 http://aia-i.com/ijai/contents.html
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意 120006627855
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
  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])
備考 任意