『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=366424)

EID=366424EID:366424, Map:0, LastModified:2020年6月16日(火) 11:36:22, 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): 国内講演発表 [継承]
言語 (必須): 日本語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨):
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) Kirihara Taiga (日) 切原 大海 (読) きりはら たいが
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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])
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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):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英)   (日) テレビ番組視聴者のツイートからのキーワード抽出および分類   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英)   (日) 近年,若者を中心にテレビ離れが進んでいる. その主な理由としては,長時間番組であったり,視聴者の視聴時間が限られているためである.また,近年,ソーシャルメディアの発達に伴い,テレビ番組の視聴において,リアルタイムに意見や感想を述べる機会が増加した.実際にTwitter上では,いわゆる実況ツイートが盛んに行われている.そこで,本研究では,テレビ番組実況ツイートを用いてテレビ番組のイベントシーンに関するキーフレーズを抽出する手法を提案し,効率的なテレビ番組視聴を目指したシーン検索システムを提案する.実験の結果,番組時間に対して約5%∼10%の誤差で番組内容を推定した.また,抽出されたキーフレーズをt-SNEアルゴリズムによってイベントシーンカテゴリごとに視覚化した.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) (日) 自然言語処理 (読) [継承]
2. (英) (日) 情報検索 (読) [継承]
3. (英) (日) Twitter (読) [継承]
発行所 (推奨): 社団法人 人工知能学会 [継承]
誌名 (必須): (英) (日) 2020年度人工知能学会全国大会(第34回) (読)
ISSN (任意):
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都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2020年 6月 12日 (令和 2年 6月 12日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意):
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WOS (任意):
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
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標準的な表示

和文冊子 ● 切原 大海, 松本 和幸, 吉田 稔, 北 研二 : テレビ番組視聴者のツイートからのキーワード抽出および分類, 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 2020年6月.
欧文冊子 ● Taiga Kirihara, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita : テレビ番組視聴者のツイートからのキーワード抽出および分類, 2020年度人工知能学会全国大会(第34回), June 2020.

関連情報

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