『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=201383)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨): 博士前期課程学生による研究報告 [継承]
組織 (推奨): 1.徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門.感性情報処理 (2006年4月1日〜2016年3月31日) [継承]
2.徳島大学.工学部.知能情報工学科.基礎情報工学講座 [継承]
著者 (必須): 1. (英) Wu Ye (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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2.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])
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) A Corpus-based Multi-label Emotion Classification using Maximum Entropy  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) Thanks to the Internet, blog posts online have emerged as a new grassroots medium, which create a huge resource of text-based emotion. Comparing to other ideal experimental settings, what we obtained by modeling blogs would be more private, honest and polemic because web logs from the World Wide Web evolve and respond more to real-world events. In this paper, our corpus consists of a collection of blog posts, which annotated as multi-label to make the classification of emotion more precise than the single-label set of basic emotions. Employing a maximum entropy classifier, our results show that the emotions can be clearly separated by the proposed method. Additionally, we show that the micro-average F1-score of multi-label detection increase when the mount of available training data further increases.  (日)    [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨): (英) INSTICC (日) (読) [継承]
誌名 (必須): (英) Proceedings of International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 103 110 [継承]
都市 (必須): (英) Milan, Italy (日) (読) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2009年 5月 6日 (平成 21年 5月 6日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.5220/0002169901030110    (→Scopusで検索) [継承]
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NAID (任意):
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被引用数 (任意):
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和文冊子 ● Ye Wu and Fuji Ren : A Corpus-based Multi-label Emotion Classification using Maximum Entropy, Proceedings of International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science, 103-110, Milan, Italy, May 2009.
欧文冊子 ● Ye Wu and Fuji Ren : A Corpus-based Multi-label Emotion Classification using Maximum Entropy, Proceedings of International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science, 103-110, Milan, Italy, May 2009.

関連情報

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