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登録内容 (EID=315290)

EID=315290EID:315290, Map:0, LastModified:2025年5月24日(土) 20:40:29, Operator:[大家 隆弘], Avail:TRUE, Censor:承認済, Owner:[[部門長]/[徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
○種別 (必須): □学術論文 (審査論文) [継承]
○言語 (必須): □中国語 [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):
○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.情報ソリューション部門 (2006年4月1日〜) [継承]
○著者 (必須): 1. (英) Sun, Xiao (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
2. (英) Gao, Fei (日) (読)
○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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3.任 福継 (->個人[中川 福継])
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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○題名 (必須): □(英) Mining the impact of social news on the emotions of users based on Deep Model  (日)    [継承]
○副題 (任意):
○要約 (任意): □(英) This work investigates the deep features in social news which can influence the emotions of people.Three kinds of feature compression methods are used to extract shallow features from the granularities of unigram word,bigram word and theme.The work used Support Vector Machine to select the optimal shallow features of three granularities,and the optimal F1_macro are 60.5% 62.1% 63.3% separately.The work introduced Deep Belief Network (DBN) model to train and abstract the optimal shallow features,so we can get the deep features.The optimal F1_macro of DBN3 are 61.4% 63.5% 66.1% respectively.The experimental results show that the deep features abstracted by Deep Belief Network have more semantic information and better performance than shallow features in determining the influence on people's emotions by social news.  (日)    [継承]
○キーワード (推奨): 1. (英) Deep Belief Nets (日) (読) [継承]
2. (英) Restricted Boltzmann Machine (日) (読) [継承]
3. (英) Impacts on Emotion (日) (読) [継承]
4. (英) Social News (日) (読) [継承]
○発行所 (推奨):
○誌名 (必須): □ (英) Journal of Chinese Information Processing (日) (読)
○ISSN (任意):
[継承]
○巻 (必須): □ [継承]
○号 (必須): □ [継承]
○頁 (必須): □ [継承]
○都市 (任意):
○年月日 (必須): □西暦 2016年 12月 初日 (平成 28年 12月 初日) [継承]
○URL (任意):
○DOI (任意):
○PMID (任意):
○CRID (任意):
○Scopus (任意):
○researchmap (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 ● Xiao Sun, Fei Gao, 任 福継 : Mining the impact of social news on the emotions of users based on Deep Model, Journal of Chinese Information Processing, 2016年.
欧文冊子 ● Xiao Sun, Fei Gao and Fuji Ren : Mining the impact of social news on the emotions of users based on Deep Model, Journal of Chinese Information Processing, 2016.

関連情報

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