『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
ID: Pass:

登録内容 (EID=250957)

EID=250957EID:250957, Map:0, LastModified:2014年11月29日(土) 15:13:07, Operator:[任 福継], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[任 福継], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [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): 博士後期課程学生による研究報告 [継承]
組織 (推奨): 1.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 (2006年4月1日〜) [継承]
著者 (必須): 1. (英) Li Ji (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
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])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
題名 (必須): (英) Emotion Recognition of Weblog Sentences Based on an Ensemble Algorithm of Multi-label Classification and Word Emotions  (日) マルチラベル分類と単語感情のアンサンブルアルゴリズムに基づくブログ文の感情認知   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) Weblogs have greatly changed the communication ways of mankind. Affective analysis of blog posts is found valuable for many applications such as text-to-speech synthesis or computer-assisted recommendation. Traditional emotion recognition in text based on single-label classification can not satisfy higher requirements of affective computing. In this paper, the automatic identification of sentence emotion in weblogs is modeled as a multi-label text categorization task. Experiments are carried out on 12273 blog sentences from the Chinese emotion corpus Ren_CECps with 8-dimension emotion annotation. An ensemble algorithm RAKEL is used to recognize dominant emotions from the writers perspective. Our emotion feature using detailed intensity representation for word emotions outperforms the other main features such as the word frequency feature and the traditional lexicon-based feature. In order to deal with relatively complex sentences, we integrate grammatical characteristics of punctuations, disjunctive connectives, modification relations and negation into features. It achieves 13.51% and 12.49% increases for Micro-averaged F1 and Macro-averaged F1 respectively compared to the traditional lexicon-based feature. Result shows that multiple-dimension emotion representation with grammatical features can efficiently classify sentence emotion in a multi-label problem.  (日) ウェブログは,人類のコミュニケーションの方法に変化をもたらせた.ブログ・ポストのテキストから感情を推定する方法の開発は,テキストの読み上げやコンピュータによる各種支援機能といった多くのアプリケーションにとって益々重要となる.本論文では,ウェブログの文章を対象としたの感情自動識別を提案する.この方法はマルチラベル・テキスト・カテゴリー分類タスクとしてモデル化されている.8次元の感情タグが付与された感情コーパスRen-CECpsから12273のウェブログ文を用いて感情識別実験を行った.メイン特徴と付加特徴を導入し,幾つかの新しいモデルを提案したところ,よりよりよい性能持つことが実験的に確認された.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) Emotion Recognition (日) (読) [継承]
2. (英) Weblog (日) (読) [継承]
3. (英) Natural Language Processing (日) (読) [継承]
4. (英) Multi-label Classification (日) (読) [継承]
5. (英) Machine Learning (日) (読) [継承]
発行所 (推奨): 電気学会 [継承]
誌名 (必須): 電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌) ([電気学会])
(pISSN: 0385-4221, eISSN: 1348-8155)

ISSN (任意): 1348-8155
ISSN: 0385-4221 (pISSN: 0385-4221, eISSN: 1348-8155)
Title: 電気学会論文誌. C
Supplier: 一般社団法人 電気学会
Publisher: The Institute of Electrical Engineers of Japan
 (J-STAGE  (J-STAGE  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
[継承]
[継承]
(必須): 132 [継承]
(必須): 8 [継承]
(必須): 1362 1375 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2012年 8月 1日 (平成 24年 8月 1日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/10030937370/ [継承]
DOI (任意): 10.1541/ieejeiss.132.1362    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意): 10030937370 [継承]
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):

標準的な表示

和文冊子 ● Ji Li and Fuji Ren : Emotion Recognition of Weblog Sentences Based on an Ensemble Algorithm of Multi-label Classification and Word Emotions, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.132, No.8, 1362-1375, 2012.
欧文冊子 ● Ji Li and Fuji Ren : Emotion Recognition of Weblog Sentences Based on an Ensemble Algorithm of Multi-label Classification and Word Emotions, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.132, No.8, 1362-1375, 2012.

関連情報

Number of session users = 1, LA = 0.50, Max(EID) = 371884, Max(EOID) = 994237.