Extraction of keywords from disease-fighting blogs by fine-tuning the T5 model

2022 6th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval

To measure lifestyle-related diseases such as heart disease and diabetes, which are on the increase, information on patients' lifestyles is necessary. With the growth of the Internet culture in recent years, a great deal of valuable information about patients' long fight against the disease, including lifestyle and condition changes, is now being written in the form of blogs and tweets. In this study, keywords related to changes in health status are extracted from "disease-fighting blogs" using Named Entity Recognition system, which is fine-tuned the "T5 Model", one of the latest deep learning and natural language processing models. This method can be applied to a system that informs patients and health care professionals how their lifestylehabits affect their health status.


Emotion and personality estimation of utterances in a dialogue model reflecting personality

Proceedings of 4th International Conference on Technological Competency as Caring in Nursing and Health Sciences 2022

One of the factors that enable humans to interact with AI in a friendlier manner is personality, and since the personality required of AI varies depending on the situation and context, a mechanism is needed that allows AI to switch between different personalities depending on the person with whom he or she is interacting. In this study, we use a Japanese language Transformer Encoder-decoder dialogue model (Japanese-dialog-transformers) and aim to construct a dialogue model that reflects the personality of the target person by fine-tuning the interview dialogue data. By analyzing the output of the proposed dialogue models using the MBTI estimation model and the sentiment analysis model, we evaluate the consistency of the personality and discuss the differences and similarities among the dialogue models.


Affective Analysis and Visualization from Posted Text, Replies, and Images for Analysis of Buzz Factors

Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (FAIA), Fuzzy Systems and Data Mining VIII

In this study, we propose a method to visualize the factors that contribute to the buzz phenomenon triggered by Twitter posts. The analysis included tweets, images, and replies. Replies are after-the-fact responses posted in response to a posted tweet and therefore cannot be used to predict buzz phenomena. Therefore, they cannot be used to predict the buzz phenomena. In this study, the tweet body, images, and reply text were feature vectors, and an affective analysis model was constructed. Visualization of the relationship between the sensibility features output from this model and the number of RTs and likes (echo index), which represent the scale of the buzz, will be useful for analyzing the factors behind the popularity. Consequently, the subjective sensibility information with the most likes also tended to have a higher degree of similarity among the sensibility vectors.


A System to Correct Toxic Expression with BERT

Proceedings of the 14th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - KEOD

This paper describes a system for converting posts with toxic expression on social media, such as those containing slander and libel, into less-toxic sentences. In recent years, the number of social media users as well as the cases of online flame wars has been increasing. Therefore, to prevent flaming, we first use a prediction model based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) to determine whether a sentence is likely to be flamed before it is posted. The highest classification accuracy recorded 82% with the Japanese Spoken Language Field Adaptive BERT Model (Japanese Spoken BERT model) as a pre-trained model. Then, for sentences that are judged to be toxic, we propose a system that uses BERTs masked word prediction to convert toxic expressions into safe expressions, thereby converting them into sentences with mitigated aggression. In addition, the BERTScore is used to quantify whether the meaning of the converted sentence has changed in meaning compared to the original sentence and evaluate whether the modified sentence is safe while preserving the meaning of the original sentence.


Music Video Search System Based on Comment Data and Lyrics

Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery(Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies; LNDECT)

Many people currently use video-sharing services such as YouTube. Keyword search is prevalent in these services. It can be hard to find a video that matches the users' interests using keyword search unless appropriate words are used. In this study, we propose a method for retrieving music videos with similar impressions by analyzing comment data from YouTube viewers and music lyrics. The proposed method converts comments and lyrics into vectors using Word2Vec, and music videos with similar impressions are retrieved using fuzzy c-means clustering According to the mean reciprocal rank (MRR) scores, it was clear that the output of the music videos had the same impression within the top three songs.


Analysis of Lifestyle Habits from Weblogs of Patients with Intractable Diseases Using Deep Learning

Proceedings of International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET)

In recent years, patient-centered medicine has become widely accepted. To keep a record of their struggles,patients sometimes publish their diaries (disease blogs) on weblogs to be read by an unspecified number of people. In particular, writing a blog may be helpful in the case of intractable diseases of which there are few cases, and patients often feel isolated because they know few people with the same disease. In this study, we used deep learning technology to analyze the blogs written by patients with intractable diseasesand to determine how they live their daily lives and their feelings. If their lifestyles are understood, the relationship between the physical condition and mental changes of people fighting intractable diseases can be determined, and a system that shows behavioral guidelines for new users fighting similar intractable diseases can be built.


Risk Analysis of Developing Lifestyle-related Diseases based on the Content of Social Networking Service Posts

Innovation in Medicine and Healthcare, Part of the Smart Innovation, Systems and Technologies book series

Japans leading causes of death are cancer, cardiovascular disease, and diabetes, which account for approximately 60% of all deaths. All these diseases are closely related to lifestyle habits such as diet, exercise, and sleep and are called lifestyle-related diseases. Lifestyle-related diseases are characterized by a lack of subjective symptoms, making it difficult to notice the deterioration of the disease. In this study, we analyzed tweets related to diet, exercise, physical condition, and mental state from the contents posted by users on social networking services (SNS) to construct a system that can prevent lifestyle-related diseases more simply. We found that the results of this work can lead to the construction of a system than can detect risk factors leading to the development of lifestyle-related diseases, from the contents of users posts.


Towards Automatic Dental Diagnosis System Based on Deep Learning

Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering


Recognition of Multiple Emotion States of Words using Multi-engine System

11th International Conference on Computer Applications 2013


Exploring Emotional Words for Chinese Document Chief Emotion Analysis

The 25th Pacific Asia Conference on Language, Information, and Computation (PACLIC25)


Modification Relations based Emotional Keywords Annotation using Conditional Random Fields

The 4th International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems (ICINIS2011)


Automatic Acquisition of Probabilistic Dialogue Models

4th International Conference on Soft Computing

In this paper, we automatically deduce dialogue structures from a corpus with probabilistic methods. Each utterance in the corpus is annotated with a speaker label and an utterance type called IFT. We use an Ergodic HMM and the ALERGIA algorithm, an algorithm for learning probabilistic automata by means of state merging, to model speaker-IFT sequences.


Implementation of Artificial Intelligence for identifying implant types

人工知能を用いたインプラントの種類の判別手法について

第54回公益社団法人日本口腔インプラント学会学術大会

第54回公益社団法人日本口腔インプラント学会学術大会


<シンポジウム>リキッドバイオプシーによる食道扁平上皮癌の診断~AI を用いたmicroRNA 診断モデルの構築~.

第31回日本がん予防学会総会(日本がん予防学会学術大会2024徳島)

第31回日本がん予防学会総会(日本がん予防学会学術大会2024徳島)


Investigation on Accuracy Improvement of Emotion Classification Based on Text Data

テキストデータ拡張による感情分類精度向上の検討

第37回人工知能学会全国大会講演論文集

第37回人工知能学会全国大会講演論文集

The Japanese Society for Artificial Intelligence

Recently, SNSs have facilitated the collection of a wide variety of text data. However, SNS text data has problems such as short sentences with abbreviations and colloquial expressions, which make labeling difficult, and the difficulty of collecting a large amount of data in a short period of time. To solve this problem, data expansion is an effective method for efficiently preparing large-scale, high-quality labeled text data for machine learning. In this research, we aim to improve the learning accuracy of sentiment classification by extending the data to Japanese texts. EDA (Easy Data Augmentation) was used as the data expansion method. In particular, the use of various models for text manipulation in the EDA increased the range of data expansion. The expanded text generated by data expansion was evaluated based on the semantic similarity and the degree of textual change. The optimal data for training was selected by determining a threshold value. The WRIME corpus was used as the dataset to ensure the reliability of the labels. In this presentation, we report the results of learning accuracy in sentiment classification using data expansion.


コロナ禍前後におけるTwitterユーザの性格別感情変化の分析

コロナ禍前後におけるTwitterユーザの性格別感情変化の分析

言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集

言語処理学会 第29回年次大会 発表論文集

The Association for Natural Language Processing

Three years have passed since covid-19 pandemic began at the end of 2019, and the situation is changing daily as restrictions on behavior are gradually being eased. Even now, the dramatic changes in lifestyles continue to have a significant impact on people in terms of physical and mental stress. Our study analyzes the changes that occurred in people's statements, thoughts, and actions by conducting emotion analysis of the content of statements made on Twitter before and after corona virus pandemic, extracting characteristic expressions, and conducting a comparative analysis. In addition, we considered the changes in emotions by user personality type.

2019 年末から始まったコロナ禍も 3 年が経過し，徐々に行動制限が緩和され，日々，状況は変化しつつある．現在も，生活様式の劇的な変化に伴い心身へのストレスなど人々に大きな影響を与え続けている．本研究は，コロナ禍前後での Twitter 上での発言内容から感情分析を行い，特徴的な表現を抽出して比較分析することにより，人々の発言，思考，行動に起きた変化を分析する．また，ユーザの性格タイプ別での感情の変動について考察する．


Development of health maintenance support system using spoken dialogue robots

音声対話ロボットを用いた健康維持支援システムの開発

HAI シンポジウム2023 講演論文集

HAI シンポジウム2023 講演論文集

Lifestyle-related diseases account for 30% of all medical costs and 60% of all deaths. It is important to maintain good lifestyle habits to protect one's health. In recent years, an increasing number of services and devices allow voice input. Speech recognition makes it easier to use computers. In our study, we develop a system that helps people improve their lifestyle habits by using a web application that analyzes the content of conversations with an interactive robot and suggests lifestyle habits and other information. Using the developed system, we actually collected lifestyle habits, analyzed them, and evaluated the system.

生活習慣病は医療費全体の3 割，死亡者の6 割を占めている．よい生活習慣を送ることが健康を守るうえで重要である．また，近年音声で入力できるサービスや機器が増えてきている．音声認識を使えば，より手軽に計算機を扱えるようになる．本研究では，対話ロボットとの対話内容を分析して生活習慣などを提示するWeb アプリケーションを用いて，生活習慣の改善を助けるシステムを開発する．開発したシステムを用いて実際に生活習慣を収集し，生活習慣の分析とシステムの評価を行った．


Highlight Extraction in Stories Considering Character's Emotional Movements

登場人物の感情の動きを考慮した物語におけるハイライト文抽出

HCGシンポジウム2022発表予稿集

HCGシンポジウム2022発表予稿集

一般社団法人電子情報通信学会

一般社団法人電子情報通信学会

In this study, we propose a method for extracting and summarizing important sentences in novels by quantifying the magnitude and changes of characters' emotions. We selected five novels from the Aozora Bunko as research subjects and performed automatic summarization of each novel using the proposed method. We created correct answer data that was manually extracted sentences that express characters' emotions and evaluated the proposed method by precision and average precision of the top 10 sentences

本研究では，小説における登場人物の感情の大きさや変化を数値化することによる重要文の抽出要約手法を提案する．研究対象として青空文庫から5作品の小説を選び，それぞれの小説に提案手法による自動要約を行った．評価に関しては，人手で抽出した登場人物の感情が大きく表れている個所を正解データとし，上位 10 文における適合率と平均適合率を用いて評価を行った．


Development of dialogue model reflecting individuality based on interview dialogue

インタビュー対話に基づく個性を反映した対話モデルの構築

令和4年度 電気・電子・情報関係学会 四国支部連合大会講演論文集

令和4年度 電気・電子・情報関係学会 四国支部連合大会講演論文集

人間が AI とより親しみのあるコミュニケーションをするための要素の一つとして「個性」が挙げられる．AI に必要とされる個性は場面や状況に応じて異なるので，対話する相手に応じて個性を切り替えられるような仕組みが求められる．本研究では，日本語Transformer encoder-decoder対話モデルを使用し，インタビュー対話において異なる個性を持つ対話データごとにファインチューニングすることで対話モデルの個性に違いや特徴が出るかどうかを評価することを目的とする．


感情辞書を用いた物語のハイライト抽出

感情辞書を用いた物語のハイライト抽出

第19回テキストアナリティクス・シンポジウム

第19回テキストアナリティクス・シンポジウム


Affective analysis and visualization from posted text, replies, and images for analysis of buzz factors

流行要因分析のための投稿テキスト・リプライ・画像からの感性分析及び可視化

第21回情報科学技術フォーラム講演論文集(ハイブリッド開催)

第21回情報科学技術フォーラム講演論文集(ハイブリッド開催)

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

本研究ではTwitter上で起こるバズ現象について，ツイート及び添付された画像，ツイートに対して寄せられたリプライの感性を分析することにより探る．Twitter に投稿されるテキストの文字数には制限があるが，テキストのみで表現することが難しい情報には画像を添付することで視覚的に伝えやすくなる．また，バズ現象を分析するという観点からも，画像付きのツイートはテキストのみのツイートよりも分析に使える情報量が増えるため，より詳細な分析が可能になると考えられる．ツイートの事後情報であるリプライテキストも分析に用いることができる．リプライは，ツイート投稿後に，そのツイートに対する反応として投稿されるものであるため，具体的なバズ現象の要因分析につながると考えた．本研究では，画像付きツイートについて，ツイートテキスト，画像，リプライテキストからそれぞれ抽出した感性情報を分析することで，バズ現象の要因分析を検討する.


コメントデータと歌詞に基づく楽曲動画検索システム

コメントデータと歌詞に基づく楽曲動画検索システム

Proceedings of the 36th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence

2022年度 人工知能学会全国大会講演論文集

Currently, video sharing services such as YouTube are used by many people. In these services, keyword search is the mainstream. In the case of keyword search, it is difficult to find a video that matches the user's interest unless appropriate words are used. In this study, We propose a method to retrieve music videos with similar impressions by analyzing the comment data given by viewers to music videos on YouTube and the lyrics of the music. In the proposed method, comments and lyrics are converted into vectors by Word2Vec, and the music videos with similar impressions are retrieved based on clustering by Fuzzy c-means. According to the mean reciprocal rank (MRR) scores, it was clear that the output of the music videos had the same impression within the top 3 songs.

現在，YouTubeに代表される動画共有サービスが多くの人に利用されている．これらのサービスでは，キーワード検索が主流となっている．キーワード検索の場合，適切な単語を用いなければ，ユーザの興味に合った動画を探し出すことは困難である．そこで本研究では，YouTube上の音楽動画に対して視聴者がつけたコメントデータと歌詞を解析することで，印象の似た音楽動画を検索する手法を提案する．提案手法では，コメントと歌詞をWord2Vecによりベクトル化し，Fuzzy c-meansによるクラスタリングにより，印象の類似した音楽動画を検索する．平均相互順位(MRR)スコアによると，上位3曲の中で同じ印象を持つ音楽ビデオが出力されていることが明らかになった．


Color Image Scale Reconstruction Using Multivariate Analysis and Machine Learning

多変量解析と機械学習を用いたカラーイメージスケールの再構成に関する一検討

第17回日本感性工学会春季大会


SNS の投稿内容に基づく生活習慣病発症リスクの分析

SNS の投稿内容に基づく生活習慣病発症リスクの分析

言語処理学会 第28回年次大会 発表論文集

言語処理学会 第28回年次大会 発表論文集

国内における死亡原因は，がん・循環器疾患・糖尿病などで全体の約 6 割を占めている．これらの病気はいずれも食事・運動・睡眠などの生活習慣と深い関りがあり，生活習慣病と呼ばれている．生活習慣病には自覚症状がほとんどないため，病気の悪化に気づきにくいという特徴がある．本研究では，より簡易的に生活習慣病を予防するシステムの構築を目指し，ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)を用いて，ユーザの投稿内容から食事・運動・体調・精神状態に関するツイートの分析を行った．調査の結果，本研究の成果がユーザの投稿内容から生活習慣病発症の危険因子を検出するシステムの構築につながることが分かった．


登場人物の感情表現文の抽出による物語のハイライト生成

登場人物の感情表現文の抽出による物語のハイライト生成

電子情報通信学会2022年総合大会 情報・システムソサイエティ特別企画 ジュニア&学生ポスターセッション予稿集

電子書籍の普及により数多くの文学作品をインターネット上で読むことが可能になった．しかし，読者がそれらの中 から読む作品を選ぶことは容易ではない．本稿では物語について登場人物の感情が表現されている文を抽出することによる指示的要約の手法を提案する．


BERTを用いたSNS上における攻撃的文章訂正システム

BERTを用いたSNS上における攻撃的文章訂正システム

情報処理学会第84回全国大会講演論文集

情報処理学会第84回全国大会講演論文集

現代社会において SNS の発展は凄まじく，ほとんどの人が使用しているという状況に置かれている．それに伴い，誹謗中傷や炎上などの被害にあう件数も増加している．2020 年には，某テレビ番組における出演者の行動や言動に対して，Twitter 上で誹謗中傷が多数投稿されたことから，自殺に追い込んでしまうといった事件が起きている．本研究では，SNS ユーザが発言を投稿する前に，投稿文の攻撃性を判定し，攻撃性を緩和した文章に変換して提示するシステムの構築を目指す．


AI技術を用いたパノラマ歯科X線画像診断支援システムの開発

AI技術を用いたパノラマ歯科X線画像診断支援システムの開発

歯科放射線61巻増刊号(第2回秋季学術大会)

歯科放射線61巻増刊号(第2回秋季学術大会)

Japanese Society for Oral and Maxillofacial Radiology


深層ニューラルネットワークを用いた歯科インプラントの同定

深層ニューラルネットワークを用いた歯科インプラントの同定

令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会

令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会


Tooth detection and segmentation from panoramic radiographs using Mask R-CNN

Mask R-CNNを用いたパントモ画像からの 歯牙検出及びセグメンテーション

令和2年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会

令和2年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会

In Japan, the number of diagnostic items in dental diagnosis is considerably larger than in other countries, and it is necessary to reduce the burden of diagnosis on dentists because it is time-consuming for dentists to write dental formulae from scratch. Since interpretation of pantomime images is essential for diagnosis, understanding of dental health status, and planning of treatment, processing of pantomime images is an important issue for automation. In this study, tooth detection and segmentation from pantomime images are performed automatically. In this paper, we describe the method.

歯科診断における日本の診断項目数は海外と比べてかなり多く，歯科医師が 1 から歯式を書くこ とは手間がかかるため，歯科医師の診断負担軽減 が必要である．診断，歯の健康状態の把握，治療 計画の立案にはまずパントモ画像の解釈が不可欠 であることから，パントモ画像の処理は自動化の 重要な課題である． 本研究では自動でパントモ画像から歯牙検出・ セグメンテーションを行う．本稿では，その方法 について述べる．


深層ニューラルネットワークに基づくテキストと画像間のクロスメディア検索

深層ニューラルネットワークに基づくテキストと画像間のクロスメディア検索

電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション

電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション


深層学習を用いたパントモ画像からのインプラント体検出

深層学習を用いたパントモ画像からのインプラント体検出

電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション

電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション


Analysis of Variation on Intra-Speaker's Speech Recognition Performances

音声認識精度を変動させる話者内音声変動の要因分析

日本音響学会 春季研究発表会

日本音響学会 春季研究発表会


ニコニコデータセットを用いた視聴者の感情を考慮した動画推薦アルゴリズムの提案

ニコニコデータセットを用いた視聴者の感情を考慮した動画推薦アルゴリズムの提案

IDRユーザフォーラム 2022

IDRユーザフォーラム 2022


個性を反映した対話モデルにおける発話文の感情及び性格推定

個性を反映した対話モデルにおける発話文の感情及び性格推定

One of the factors that enable humans to interact with AI in a more friendly manner is personality, and since the personalityrequired of AI varies depending on the situation and context, a mechanism is needed that allows AI to switch between different personalities depending on the person with whom he or she is interacting. In this study, we use a Japanese language Transformer Encoder-decoder dialogue model (japanese-dialog-transformers) and aim to construct a dialogue model that reflects the personality of the target person by fine-tuning the interview dialogue data. By analyzing the output of the proposed dialogue models using the MBTI estimation model and the sentiment analysis model, we evaluate the consistency of the personality and discuss the differences and similarities among the dialogue models.

人間がAIとより親しみのある対話をするための要素の一つとして個性が挙げられる．AIに必要とされる個性は場面や状況によって異なるので，対話する相手に応じて個性を切り替えられるような仕組みが求められる．本研究では日本語Transformer Encoder-decoder対話モデル(japanese-dialog-transformers)を使用し，インタビュー対話データでファインチューニングすることで，対象となる人物の個性を反映した対話モデルの構築を目指す．提案する対話モデルから出力される発話文をMBTI推定モデルや感情分析モデルによって分析することで性格の一貫性の評価及び対話モデル間の差異や共通点について考察する．