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]/Sasayama Manabu/[吉田 稔]/[北 研二]/Emotional State Estimation by Dialogue History and Sentence Distributed Representation/Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2019)

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EID
362200
EOID
981677
Map
0
LastModified
2020年6月24日(水) 13:49:07
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
題名 必須

(英) Emotional State Estimation by Dialogue History and Sentence Distributed Representation

副題 任意
要約 任意

(英) The paper presents a novel approach to predict humans emotion in the dialogue. We target the scenario dialogue corpora. The corpora are annotated by some subjects with emotion tag. We use sentence embedding by Bidirectional Encoder Representations from Transformers as versatile and rich feature. By acquiring multi-context information from dialogue text, the accuracy of emotion prediction can be improved. As an experiment by machine learning algorithm such asdeep neural networks for the proposed method, we achieved higher accuracy than the method using embedding feature from utterance itself.

キーワード 推奨
  1. (英) dialogue sentences
  2. (英) dialogue emotion estimation
  3. (英) sensibility robotics
発行所 推奨 IEEE
誌名 必須 (英) Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2019)
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 31 35
都市 必須 シンガポール(Singapore/[シンガポール共和国])
年月日 必須 2019年 12月 19日
URL 任意
DOI 任意 10.1109/CCIS48116.2019.9073750    (→Scopusで検索)
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意 2-s2.0-85085005205
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意