『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=284574)

EID=284574EID:284574, Map:0, LastModified:2018年2月14日(水) 14:37:56, 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 [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):
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): (英)   (日) 筆頭著者として研究の提案・評価,及び論文執筆を担当した.   [継承]
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): (英)   (日) 共著者として研究の提案・評価,及び論文執筆の一部を担当した.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
3.肖 清梅
役割 (任意): (英)   (日) 共著者として関連文献の調査を分担した.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
4.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): (英)   (日) 共著者として,研究手法の考察および関連文献の調査を分担した.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
5.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): (英)   (日) 共著者として,研究手法の考察および関連文献の調査を分担した.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
題名 (必須): (英) Emotion Predicting Method Based on Emotion State Change of Personae according to the Other's Utterance  (日) 他者の発話および感情による登場人物の感情変化に基づく感情予測手法   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) It is a very difficult task to predict others emotion from dialogue flow for dialogue system or robot, however, that is a natural task for human.As the reason, because of the emotion of human changes at all times when he / she have a conversation with other people, these changes would be considered that oc-curred by responding internal emotional state to stimulus from external world .In the researches about dialogue system, most of them are superficial feature of utterance for question-answering system, thus, internal emotional state and stimulus from external world.In this paper, we focused on the scenario dialogue sentences. We annotated the various information to the corpora for helping analyze dialogue flow or human relationships and constructed the scenario emotion corpus. We discussed that the others utterances or emotions how effect to emotion changes by analyzing this cor-pora.As the method to predict the others emotion changes from self-emotion, we proposed the predicting method based on the emotion predicting weight. As the result of evaluation experiment, the effectiveness of the proposed method could be confirmed.  (日) 対話の流れからの相手の感情予測は,我々人間にとって自然なタスクであるが,会話システムやロボットにとっては非常に困難なタスクといえる.その理由として,人間の感情は対話時でも常に変化するものであり,その変化は内部の自我感情状態が外界からの刺激に反応することにより起きていると考えられる.従来の対話研究では,質問応答システムなどへの応用のため,発話の表面的特徴に着目したものがほとんどであり,内部感情と外界刺激との関連に着目したものは少なかった. 本論文ではシナリオにおける会話文に着目する.会話の流れや人間関係を分析する際に役立つ各種情報のタグ付けをコーパスに対しおこない,シナリオ感情コーパスを構築する. このコーパスを分析することで,他者の発話や感情が,感情の変化にどのような影響を及ぼすかについて考察した. この自己感情から相手感情の変化を予測する手法として,感情予測重みに基づいた手法を提案し,評価実験の結果,有効性を確認できた.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) emotion prediction (日) (読) [継承]
2. (英) scenario corpus (日) (読) [継承]
3. (英) emotion corpus (日) (読) [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2014) (日) (読)
ISSN (任意):
[継承]
(必須): [継承]
(必須): [継承]
(必須): 427 432 [継承]
都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2014年 11月 初日 (平成 26年 11月 初日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.1109/CCIS.2014.7175773    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意):
WOS (任意):
Scopus (任意): 2-s2.0-84988227783 [継承]
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 ● Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Qingmei Xiao, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Emotion Predicting Method Based on Emotion State Change of Personae according to the Other's Utterance, Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2014), 427-432, (都市), Nov. 2014.
欧文冊子 ● Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Qingmei Xiao, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Emotion Predicting Method Based on Emotion State Change of Personae according to the Other's Utterance, Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2014), 427-432, (都市), Nov. 2014.

関連情報

Number of session users = 0, LA = 1.32, Max(EID) = 376509, Max(EOID) = 1008343.