『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=335344)

EID=335344EID:335344, Map:0, LastModified:2018年3月2日(金) 14:34:46, 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): 単独著作 (徳島大学内の単一の研究グループ(研究室等)内の研究 (単著も含む)) [継承]
学究種別 (推奨): 修士課程学生による研究報告 [継承]
組織 (推奨):
著者 (必須): 1. (英) Fujino Naoya (日) 藤野 尚也 (読) ふじの なおや
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貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨): **** [ユーザ]
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2.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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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])
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学籍番号 (推奨):
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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):
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題名 (必須): (英) Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In this study, we focus on a representative SNS, Twitter and target emotion estimation from tweets posted on Twitter. we construct emotion estimation models applicable to each gender. It is considered that there would be different word usage tendencies depending on gender. Therefore, we analyze what difference exists in usage tendency of slangs or emoji, which are thought to be related to emotion, depending on gender. Then, we propose a method to improve emotion estimation based on neural networks by usingdistributed representation models for each gender. As the result of the evaluation experiments, the higher estimation accuracy was realized by training with Deep Convolutional Neural Networks using word's distributed representation as feature than by training with Feed Forward Neural Networks.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) emotion estimation (日) (読) [継承]
2. (英) user's gender (日) (読) [継承]
3. (英) deep neural networks (日) (読) [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering(NLP-KE'17) (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): [継承]
(必須): [継承]
(必須): 166 178 [継承]
都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2017年 12月 7日 (平成 29年 12月 7日) [継承]
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被引用数 (任意):
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標準的な表示

和文冊子 ● Naoya Fujino, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks, Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering(NLP-KE'17), 166-178, (都市), Dec. 2017.
欧文冊子 ● Naoya Fujino, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks, Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering(NLP-KE'17), 166-178, (都市), Dec. 2017.

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