『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=360487)

EID=360487EID:360487, Map:0, LastModified:2019年10月24日(木) 18:53:08, 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): 国内共著 (徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国外研究者を含まない)) [継承]
学究種別 (推奨):
組織 (推奨):
著者 (必須): 1. (英) Fujisawa Akira (日) 藤澤 日明 (読) ふじさわ あきら
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学籍番号 (推奨):
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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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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):
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) An Approach for Conversion of Japanese Emoticons into Emoji Based on Character-Level Neural Autoencoder  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In this paper, we propose a method for converting Japanese emoticons into emoji. The method creates a model that translates text into emoji using training neural networks with a character-based feature; the model determines the positive/negative/neutral polarity of the emoji from the text. By extracting a feature vector from the hidden layer of the model, we calculate the similarity between the input sentence and the text annotated with emoji in the database; the conversion candidates come from the emoticon in the input text. In comparison tests of the proposed method and a word-level feature method that uses a word distributed representation vector, the emoji emotion polarity-based model achieved a maximum accuracy rate of 90.0%, representing an 8% improvement over the word-level feature method.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) emoji (日) (読) [継承]
2. (英) emoticon (日) (読) [継承]
3. (英) neural autoencoder (日) (読) [継承]
発行所 (推奨): IOS Press [継承]
誌名 (必須): (英) Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 320 [継承]
(必須): [継承]
(必須): 635 644 [継承]
都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2019年 10月 初日 (令和 元年 10月 初日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.3233/FAIA190231    (→Scopusで検索) [継承]
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NAID (任意):
WOS (任意):
Scopus (任意):
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
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和文冊子 ● Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : An Approach for Conversion of Japanese Emoticons into Emoji Based on Character-Level Neural Autoencoder, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol.320, 635-644, (都市), Oct. 2019.
欧文冊子 ● Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : An Approach for Conversion of Japanese Emoticons into Emoji Based on Character-Level Neural Autoencoder, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol.320, 635-644, (都市), Oct. 2019.

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