『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=372377)

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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) Taiga Kirihara (日) 切原 大海 (読) きりはら たいが
役割 (任意):
貢献度 (任意): 70 [継承]
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): 共著 [継承]
貢献度 (任意): 20 [継承]
学籍番号 (推奨):
[継承]
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): 5 [継承]
学籍番号 (推奨):
[継承]
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): 5 [継承]
学籍番号 (推奨):
[継承]
題名 (必須): (英) Keyword Extraction from TV Program Viewers Tweet Based on Neural Embedding Model  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In recent years, young people have not been watching television (TV) as much as they used to. This is mainly because a number of TV programs are very long and/or have limited viewing times. Recently, individuals have been actively posting live-action tweets on Twitter to comment on TV content while watching programs in real time. In this study, we propose a method for extracting key phrases related to the event scenes of TV programs using live tweets, and we propose a scene search system that aims at efficient TV program viewing. The experimental results indicated that the program contents were estimated with an error of approximately 5% to 10% with respect to the program time. In addition, the extracted key phrases were visualized for each event scene category using the t-SNE algorithm.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1.自然言語処理 (natural language processing) [継承]
2. (英) TV Program (日) TV番組 (読) [継承]
3. (英) key phrase extraction (日) キーフレーズ抽出 (読) [継承]
4. (英) Twitter analysis (日) ツイッター解析 (読) [継承]
発行所 (推奨): IOS Press [継承]
誌名 (必須): (英) Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (FAIA), Fuzzy Systems and Data Mining VI (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 331 [継承]
(必須): [継承]
(必須): 360 369 [継承]
都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2020年 11月 初日 (令和 2年 11月 初日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意):
PMID (任意):
NAID (任意):
WOS (任意):
Scopus (任意):
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 ● Kirihara Taiga, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Keyword Extraction from TV Program Viewers Tweet Based on Neural Embedding Model, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (FAIA), Fuzzy Systems and Data Mining VI, Vol.331, 360-369, (都市), Nov. 2020.
欧文冊子 ● Kirihara Taiga, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : Keyword Extraction from TV Program Viewers Tweet Based on Neural Embedding Model, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (FAIA), Fuzzy Systems and Data Mining VI, Vol.331, 360-369, (都市), Nov. 2020.

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