『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=350088)

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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): 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) Naoya Fujino (日) 藤野 尚也 (読) ふじの なおや
役割 (任意):
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])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
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])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
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 Twitter as a representative SNS and target emotion estima-tion from tweets posted on Twitter by male and female users. Specically, we constructgender-based emotion estimation models assuming that there are different word usage ten-dencies between genders. By analyzing gender-specic differences in the use of emotion-related slang and emoji, we propose a method to improve emotion estimation based onneural networks using a different distributed representation model for each gender. Ourevaluation experiments show that training with Deep Convolutional Neural Networks us-ing word's distributed representation as the feature produced higher estimation accuracythan 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): (英) AIA International Advanced Information Institute (日) (読) [継承]
誌名 (必須): International Journal of Advanced Intelligence (IJAI) (AIA International Advanced Information Institute)
(resolved by 1883-3918)

ISSN (任意):
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(必須): 10 [継承]
(必須): 1 [継承]
(必須): 121 133 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2018年 3月 初日 (平成 30年 3月 初日) [継承]
URL (任意): http://aia-i.com/ijai/contents.html [継承]
DOI (任意):
PMID (任意):
NAID (任意): 120006627855 [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): 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]) [継承]
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● Fujino Naoya, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.10, No.1, 121-133, 2018.
欧文冊子 ● Fujino Naoya, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks, International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.10, No.1, 121-133, 2018.

関連情報

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