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登録内容 (EID=287586)

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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): 国際共著 (徳島大学内研究者と国外研究機関所属研究者との共同研究) [継承]
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部 (2006年4月1日〜2016年3月31日) [継承]
著者 (必須): 1. (英) Quan, Changqin (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2.任 福継 (->個人[中川 福継])
役割 (任意): (英)   (日) 共著者として研究総括をおこなった.   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Textual Emotion Recognition for Enhancing Enterprise Computing  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) The growing interest in affective computing (AC) brings a lot of valuable research topics that can meet different application demands in enterprise systems. The present study explores a sub area of AC techniques textual emotion recognition for enhancing enterprise computing. Multi-label emotion recognition in text is able to provide a more comprehensive understanding of emotions than single label emotion recognition. A representation of emotion state in text is proposed to encompass the multidimensional emotions in text. It ensures the description in a formal way of the configurations of basic emotions as well as of the relations between them. Our method allows recognition of the emotions for the words bear indirect emotions, emotion ambiguity and multiple emotions. We further investigate the effect of word order for emotional expression by comparing the performances of bag-of-words model and sequence model for multi-label sentence emotion recognition. The experiments show that the classification results under sequence model are better than under bag-of-words model. And homogeneous Markov model showed promising results of multi-label sentence emotion recognition. This emotion recognition system is able to provide a convenient way to acquire valuable emotion information and to improve enterprise competitive ability in many aspects.  (日) 感性コンピューティングにおける関心の高まりは,企業システムにおける異なるアプリケーションの需要という価値ある研究トピックをもたらした.本研究は,企業コンピューティングの強化のためのテキストの感情認識という,感性コンピューティング技術の一部の領域について調査する.複数ラベルのテキストからの感情認識は,1つのラベルの感情認識よりも,総合的な感情の理解を可能とする.テキストにおける感情状態の表現は,テキストにおける多次元の感情を引き起こす.我々の手法は,間接的な感情,あいまいな感情,複数の感情を生起する単語の感情認識を考慮する.実験結果は,従来のbag-of-wordsモデルよりも良い結果を示した.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨): Taylor & Francis [継承]
誌名 (必須): Enterprise Information Systems (Taylor and Francis)
(pISSN: 1751-7575, eISSN: 1751-7583)

ISSN (任意): 1751-7575
ISSN: 1751-7575 (pISSN: 1751-7575, eISSN: 1751-7583)
Title: Enterprise information systems
Title(ISO): Enterp Inf Syst
Publisher: Taylor & Francis
 (NLM Catalog  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
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(必須): 10 [継承]
(必須): 4 [継承]
(必須): 422 443 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2016年 4月 15日 (平成 28年 4月 15日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.1080/17517575.2014.948935    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
CRID (任意):
WOS : 000376157900004 [継承]
Scopus (任意): 1.2-s2.0-84956754901 [継承]
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指導教員 (推奨):
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標準的な表示

和文冊子 ● Changqin Quan and Fuji Ren : Textual Emotion Recognition for Enhancing Enterprise Computing, Enterprise Information Systems, 10, 4, 422-443, 2016.
欧文冊子 ● Changqin Quan and Fuji Ren : Textual Emotion Recognition for Enhancing Enterprise Computing, Enterprise Information Systems, 10, 4, 422-443, 2016.

関連情報

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