『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=305209)

EID=305209EID:305209, Map:0, LastModified:2015年10月30日(金) 15:21:04, Operator:[松本 和幸], 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])
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学籍番号 (推奨):
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2.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])
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学籍番号 (推奨):
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3.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])
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学籍番号 (推奨):
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4.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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題名 (必須): (英) An Approach to Refine Translation Candidates for Emotion Estimation in Japanese-English Language  (日) 日英言語における感情推定のための翻訳候補絞り込み手法   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) Researches on emotion estimation from text mostly use machine learning method. Because machine learning requires a large amount of example corpora, how to acquire high quality training data has been discussed as one of its major problems. The existing language resources include emotion corpora; however, they are not available if the language is different. Constructing bilingual corpus manually is also financially difficult. Wepropose a method to convert a training data into different language using an existing Japanese-English parallel emotion corpus. With a bilingual dictionary, the translation candidates are extracted against every word of each sentence included in the corpus. Then the extracted translation candidates are narrowed down into a set of words that highly contribute to emotion estimation and we used the set of words as training data. As theresult of the evaluation experiment using the training data created by our proposed method, the accuracy of emotion estimation increased up to 66.7% in Naive Bayes.  (日) テキストからの感情推定の研究のほとんどは機械学習手法を用いている.機械学習は,大量の事例コーパスを必要とするため,高品質な訓練データをどのように入手するかが,議論すべき主要な問題の一つである.既存の言語資源は,感情コーパスを含む.しかし,言語が異なると,利用できない.我々は,日英対訳感情コーパスを用いて,訓練データを別の言語に変換する手法を提案する.対訳辞書により,各文のすべての単語に対して対訳候補が抽出される.抽出された対訳候補は,感情推定に高く貢献する語に絞り込み,それらを訓練データとして用いる.提案手法により構築された訓練データを用いて,評価実験を行った結果,感情推定の精度はNaive Bayes分類器を用いて66.7%に向上した.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) Emotion Corpus (日) 感情コーパス (読) [継承]
2. (英) Emotion Estimation (日) 感情推定 (読) [継承]
3. (英) Bilingual Tagged Corpus (日) タグ付き対訳コーパス (読) [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of the 7th International Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 2 [継承]
(必須): [継承]
(必須): 74 83 [継承]
都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2015年 11月 11日 (平成 27年 11月 11日) [継承]
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標準的な表示

和文冊子 ● Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Fuji Ren : An Approach to Refine Translation Candidates for Emotion Estimation in Japanese-English Language, Proceedings of the 7th International Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, Vol.2, 74-83, (都市), Nov. 2015.
欧文冊子 ● Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Fuji Ren : An Approach to Refine Translation Candidates for Emotion Estimation in Japanese-English Language, Proceedings of the 7th International Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, Vol.2, 74-83, (都市), Nov. 2015.

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