Vector Space Information Retrieval Using Concept Projection

Proceedings of the 19th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages

Text documents are often represented as high-dimensional and sparse vectors using words as features in a multidimensional space. These vectors require a large number of computer resources and it is difficult to capture underlying concepts referred to by the terms. In this paper, we propose to use the technique of random projection for dimensional space reduction of vector space information retrieval model as a way of solving these problems.


以媒体概念作為基礎的多媒体教育課程的考察(以 CD-ROM 為基礎的教育)

以媒体概念作為基礎的多媒体教育課程的考察(以 CD-ROM 為基礎的教育)

Proceedings of the Second International Conference on New Technologies in Teaching and Learning Chinese


以媒体概念作為基礎的多媒体教育課程的考察(以 CD-ROM 為基礎的教育)

以媒体概念作為基礎的多媒体教育課程的考察(以 CD-ROM 為基礎的教育)


Frame-Period Adaptation for Speaking Rate Robust Speech Recognition

Proceedings of the 6th International Conference on Spoken Language Processing

This paper describes a frame-period adaptation method for speaking rate robust speech recognition. The proposed method determines an appropriate frame-period for each phrase by measuring its speaking rate or computing the acoustic likelihood with a set of frame-periods. Experimental results on spontaneous speech recognition show that the proposed method is effective for slower utterance.


Improvement of Vector Space Information Retrieval Model based on Supervised Learning

Proceedings of the Fifth International Workshop on Information Retrieval with Asian Languages

This paper proposes a method to improve retrieval performance of the vector space model by utilizing usre-supplied information of those documents that are relevant to the query in question.


Vector Space Information Retrieval Model Using Supervised Learning

7th Joint International Computer Conference

In this paper, a method is proposed to improve retrieval performance based on the vector space model by using the information about that which documents are right answers to the small number of questions.


Multilingual Parallel Corpus of Major East Asian Languages

Proceedings of the MAL'99 (Multi-lingual Information Processing and Asian Language Processing)

This paper describes the development of a multilingual parallel corpus of major east Asian languages, including Japanese, Chinese, Korean, as well as English. The multilingual corpus here not only contains the same texts in more than one language, but also has sentence-level language-to-language correspondence, as well as allowing easy computer processing.


JCKE Multilingual Corpus of Major Asian Languages

Proceedings of the Fifth International Congress on Terminology and Knowledge Engineering

This discusses the development of a multilingual corpus of major Asian languages, including Japanese, Chinese, Korean, as well as English. The multilingual corpus here not only contains the same texts in more than one language, but also has sentence-level language-to-language correspondence, as well as allowing easy computer processing.


Automatically Compiling Multilingual Translations from the World Wide Web

Proceedings of the International Conference on Machine Translation and Computer Language Information Processing

The World Wide Web provides almost unlimited accesses to the textual documents and it also contains parallel pages in many languages. In this paper, we focus on the problem of automatically compiling multilingual translations from the Web.


A Character-Based Japanese Word Segmenter Using PPM*-Based Langauge Model

Proceedings of the 18th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages

This paper presents a new word segmentation method, which is suitable for those languages that have no delimiters between words, such as Japanese and Chinese. To find the best word segmentation for the input sentence, we use a character-based n-gram model and a PPM*-based language model as the statistical langugage model.


Modern Japanese Processing Problems --- Problems of "Kata-Kana" Appeared in Loan Words ---

This paper shows problems of processing modern Japanese text written in modern kana orthography, which are caused by Kana-dzukai (kana characeter usage) difference, especially kata-kana characters appeared in loan words from Western langugaes.


Proceedings of the First ASIALEX Regional Symposium

This paper discusses the development of a multilingual corpus of major Asian languages, including Japanese, Chinese, Korean, as well as English. The multilingual corpus here not only contains the same texts in more than one language, but also has sentence-level language-to-language correspondence, as well as allowing easy computer processing.


Automatic Text Categorization based on Hierarchical Rules

In this paper, we propose an efficient method for automatic text categorization based on the rule learning algorithm.


Rule-Based Text Categorization Using Hierarchical Categories

Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics

In this paper, we point out the problem of automatic document categorization by using the rule learning algorithm RIPPER. We extend the algorithm to construct a set of hierarchical rules automatically besides a set of rules RIPPER constructs.


Rule-Based Hierarchical Document Categorization for the World Wide Web

Web Technologies and Applications: Proceedings of Asia Pacific Web Conference (APWeb98)

Document categorization , which is defined as the classification of text documents into one of several fixed classes or categories, has become important with the explosive growth of the World Wide Web. In this paper, we propose an efficient method for hierarchical document categorization based on the rule learning algorithm. We conducted experiments using actual Web page documents and obtained encouraging results.


Proceedings of the 12th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation

Selecting headwords is an important problem in developing a dictionary. This paper discusses how we collect, sort and allocate information to the dictionary headwords.


基於概率模型的語言的集類方法: 根据多語種語料庫進行語言系統樹的再構造

基於概率模型的語言的集類方法: 根据多語種語料庫進行語言系統樹的再構造


Automatic Acquisition of Probabilistic Dialogue Models

International Conference on Spoken Language Processing


Dialogue Knowledge Acquisition from Annotated Corpora

IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics

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 (Illocutionary Force Type). We use an Ergodic HMM (Hidden Markov Models) and the ALERGIA algorith, an algorithm for learning probabilistic automata by means of state merging, to model the speaker-IFT sequence.


Improvement of a Probabilistic CFG Using a Cluter-Based Language Modeling Technique

4th International Conference on Soft Computing

This paper proposes an improved probabilistic CFG using a cluster-based language modeling technique. The basic idea of this model involves clustering a training corpus into a number of subcorpora, and then estimating separate probability distribution from each subcorpora.


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.


Probabilistic Language Modeling Based on Mixture Probabilistic Context-Free Grammar

This paper proposes an improved probabilistic CFG, called mixture probabilistic CFG, based on an idea of cluster-based language modeling. The basic idea of this model involves clustering a training corpus into a number of subcorpora, and then training probabilistic CFGs from these subcorpora. The resulting probabilistic CFGs become context- or topic-dependent, and thus accurate language modeling would be possible.


Error Correction of Speech Recognition Outputs Using Generalized LR Parsing and Confusion Matrix

This paper describes a method for correcting misrecognition results derived from a speech recognizer. Our method is based on generalized LR parsing and uses a confusion matrix in order to select the best sentence out of multiple candidates.


VOICEDIC: A Practical Application of Speech Recognition Technology

Sixth International Conference on Human-Computer Interaction

This paper presents a practical application of speech recognition technology, a voice-accessible or voice-activated dictionary VOICEDIC. The paper shows an outline of VOICEDIC as well as its advantages.


Continuous Speech Recognition Based on LR-Parser-Driven One-Pass Search Algorithm and Hidden Markov Modeling of Speech: Towards Real-Time Intelligent Human-Computer Interaction by Voice

This paper presents a novel continuous speech recognition algorithm that integrates three major technologies: (1) hidden Markov modeling for speech, (2) a generalized LR parser for handling context-free grammar (CFG) constraints, and (3) the one-pass search algorithm for achieving an efficient search. We implemented an experimental Japanese speech recognition system based on the proposed algorithm and conducted a comparison between our algorithm and other methods.


One-Pass Continuous Speech Recognition Directed by Generalized LR Parsing

1994 International Conference on Spoken Language Processing

This paper formulates a novel continuous speech recognition algorithm that integrates a generalized LR parser for handling context-free grammar (CFG) constraints, and the one-pass search algorithm for achieving an efficient search. Our algorithm enables us to efficiently find an optimal hypothesis for a given speech signal according to a specified CFG in a frame-synchronous process.


Application of Corpora in Second Language Learning --- The Problem of Collocational Knowledge Acquisition

Second Annual Work Shop on Very Large Corpora

Second language learning offers one interesting potential application of corpus-based natural language processing. This paper is primarily concerned with the acquisition of collocational knowledge from corpora for use in language learning. First we discuss the importance of collocational knowledge in second langugae learning, and then take up two measures, mutual information and cost criteria, for automatically identifying or extracting collocations from corpora.


An Unknown Word Model for Unrestricted Japanese Texts Based on Generalized Mutual Information Statistics of Characters

3rd International Conference on Fuzzy Logic

In order to handle unrestricted naturally occuring texts, we have to cope with the unknown word problem. In this paper, we present an unknown word model based on generalized mutual information statistics.


Natural Language Speech Recognition Using Finite-State Approximation for Context-Free Grammars

This paper first presents a continuous speech recognition system using an LR state transition table, which is a finite-state approximation for a context-free grammar. Then, we propose a forwrad-FSA backward-CFG search algorithm for accurate continuous speech recognition.


CFG-Based One Stage Dynamic Programming Algorithm for Connected Word Recognition

This paper presents a CFG(context-free grammar)-based one-stage dynamic programming algorithm for the problem of connected word recognition. This algorithm enables us to efficiently find an optimal hypothesis for a given speech signal according to a specified CFG in a frame-synchronous process.


Automatically Extracting Collocations from Corpora for Language Learning

International Conference on Teaching and Language Corpora

This paper takes up a collocational knowledge acquisition problem, and discuss the following points: (1) Why is collocational knowledge so important in language learning? (2) What measures can we use to automatically extract collocations from corpora? and (3) What characteristics does each measure have?


Corpus-based Language Learning: Towards Prctical Language Learning Systems

This paper proposes a quite new paradigm for language learning: corpus-based language learning. Corpus-based language learning is a promising approach for the development of truly useful and practical language learning systems, because it compensates the domain-limitedness and the lack of sophisticated knowledge of the traditional AI-based approach, at least to a considerable extent. As the first step to corpus-based language learning, we focus on knowledge acquisition from corpora for language learning systems.


A Spoken Language Translation System: ASURA

13th International Joint Conference on Artificial Intelligence

This paper introduces a speech-to-speech machine translation system ASURA, which translates Japanese speech into English and German speech.


ATREUS: A Speech Recognition Front-end for a Speech Translation System

This paper describes the continuous speech recognition subsystem ATREUS which is used as the speech input stage in the experimental speech translation system. The speech recognition algorithm is SSS-LR/VFS which consists of context-dependent phone models, a generalized LR parser, and vector field smoothing for speaker/environment adaptation.


Continuously Spoken Sentence Recognition by HMM-LR

International Conference on Spoken Language Processing

This paper describes recent efforts to improve the HMM-LR speech recognition system for continuously spoken sentences. These improvements include: (1) HMM training with continuous utterance as well as word utterance, (2) development of a sentential grammar, and (3) introduction of stochastic language models. The stochastic language models investigated were a stochastic CFG and a bigram model of production rules. The recognition experiments demonstrated that the rule-bigram model is much superior to stochastic CFG.


Continuous Mixture HMM-LR Using the A* Algorithm for Continuous Speech Recognition

This paper describes a new continuous mixture HMM version of the HMM-LR continuous speech recognition system. We also describe two new search methods; an A* algorithm based and a hybrid best-first search. These two new algorithms are experimentally compared with conventional beam search techniques. The A* algorithm based search has been found effective in reducing the number of phoneme verification by half with little degradation of recognition performance.


Hardware Implementation of Realtime 1000-Word HMM-LR Continuous Speech Recognition

This paper describes the design and development of the architecture of dedicated hardware which recognizes continuous speech sentence using a 1000-word vocabulary. It is based on the HMM-LR mechanism, which is an integration system of speech recognition and language analysis. The paper gives performance data with results within a pipeline delay of approximately 2 or 3 seconds, independently of the length of the sentence.


Poneme-Context-Dependent LR Parsing Algorithms for HMM-Based Continuous Speech Recognition

Second European Conference on Speech Communication and Technology

In continuous speech recognition, the phoneme pattern variations are highly correlated with the phoneme environment. Since, the phoneme context is the most significant among the phoneme environment factors, it is advantageous in improvement of speech recognition accuracy to use phoneme-context-dependent phone models. This paper discusses two approaches for combining an efficient LR parser and phoneme-context-dependent HMM phone models and compares them through continuous speech recognition experiments.


Linguistic Constraints for Continuous Speech Recognition in Goal-Directed Dialogue

IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

This paper discusses how to apply langugae models to continuous speech recognition, and what kinds of linguistic constraints are really important for improving speech recgnition accuracy. We conducted an experiment to see how inter-phrase grammar contributes to the improvement of sentence speech recognition rates. We also describe what kinds of constraints should, or can be, used to suppress each remaining error by referring to the actual example in the experiment.


This paper describes the integration of an LR natural language parser with the Sphinx speech recognition system developed at CMU. We have incorporated LR pasing into Sphinx to provide more global grammatical constraints.


Processing Unknown Words in Continuous Speech Recognition

International Workshop on Parsing Technologies

This paper proposes a continuous speech recognition method which accepts any utterance that might include unknown words. In this method, words not in the lexicon are transcribed as phoneme sequences, while words in the lexicon are recognized correctly.


Continuous Speech Recognition Using Two-Level LR Parsing

International Conference on Spoken Language Processing

This paper describes a continuous speech recognition system using two-level predictive LR parsing. In Japanese, a sentence is composed of several phrases, thus two kinds of grammars, namely an intra-phrase grammar and an inter-phrase grammar are sufficient for recognizing sentences. Two-level predictive LR parsing makes it possible to use not only intra-phrase grammatical constraints but also inter-phrase grammatical constraints during speech recognition.


HMM Continuous Speech Recognition Using Stochastic Language Models

In this paper, the following three stochastic language models are investigated for an HMM continuous speech recognition system. (1) Trigram model of Japanese syllables, (2) Stochastic shift/reduce model in LR parsing, and (3) Trigram model of context-free rewriting rules.


ATR HMM-LR Continuous Speech Recognition System

This paper describes an improvement of the HMM-LR continuous speech recognizer using multiple codebooks, HMM state duration control and fuzzy vector quantization.


Parsing Continuous Speech by HMM-LR Method

This paper describes a speech parsing method called HMM-LR. In HMM-LR, an LR parsing table is used to predict phones in speech input, and the system drives an HMM-based speech recognizer directly without any intervening structures such as a phone lattice.


HMM Continuous Speech Recognition Using Predictive LR Parsing

This paper proposes a new continuous speech recognition method using an efficient parsing mechanism, an LR parser, driving HMM modules directly without any intervening structures such as a phoneme lattice. Accurate and efficient speech parsing is achieved by combining HMM and LR parsing.


The Second Symposium on Advanced Man-Machine Interface through Spoken Language

Speech recognition research activities in ATR Interpreting Telephony Research Laboratories are briefly described. Hidden Markov phoneme models have been improved and successfully applied to Japanese phrase utterance recognition combining with the LR predictive parser.


AI-based Fast and Accurate Image Registration for Medical X-ray Images

AIを用いたエックス線画像の高速かつ精密なレジストレーション

日本歯科放射線学会第65回学術大会

日本歯科放射線学会第65回学術大会

Japanese Society for Oral and Maxillofacial Radiology


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

一般社団法人 人工知能学会

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．


投稿文および画像といいね数との関係に基づく流行要因分析

投稿文および画像といいね数との関係に基づく流行要因分析

本研究ではソーシャルメディアの動向を調査し，Twitterでのバズ現象を支える要因を探るための分析手法を提案することを目的とする．Twitterに投稿されたテキスト内容だけではバズ現象の原因を特定できない場合があるため，画像が添付されたツイートに限定し，テキストと画像のそれぞれの特徴に関連性があるかどうか，また，これらの特徴の関連性が，人気の指標である「いいね」や拡散の規模を表す「RT」の数とどのように関連するかを調べた．画像とテキストから抽出した特徴量を入力とし，いいね数とRT数を出力した後，2つの入力(画像とテキスト)から同じ次元数の特徴ベクトルを中間層から抽出するためにマルチタスク学習型のニューラルネットワークを学習する．これらの特徴ベクトル間の距離といいね数との関係を分析した結果，BERTによる分散表現とInceptionResNetV2の特徴量がいいね数とRT数を予測する要因となり得ることがわかった．


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


Lifestyle Extraction from Corpus of Disease Fighting Blogs

闘病ブログコーパスからの生活習慣の抽出

Proceedings of 2021 Shikoku-Section Joint Convention Record of the Institutes of Electrical, Electronic, and Information Related Engineers

令和3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

闘病ブログは，患者の生活に関する行動情報(病状・食事・運動)について書かれているものがあり，疾患への理解や納得を得られるものも見られ，同病者の励 みとなっている．闘病ブログコーパスとは，闘病ブログを収集し，記事のタグ付けを行ったものである．本研究では年々増加傾向にある2 型糖尿病患者による闘病ブログコーパスから，闘病活動に関わる生活習慣の分析を行う．この分析結果より，病状悪化の危険因子や病状改善の手がかりとなる要素を，非医療従事者が自然言語処理および機械学習手法を用いて発見し，闘病者や糖尿病予備軍の人々に助言できるシステムの構築を目指す．


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


Buzz tweet classification based on texts and images

発言内容と画像に基づくバズツイート分類

JSKE 第23回日本感性工学会講演論文集

JSKE 第23回日本感性工学会講演論文集

As the information diffusion on social networking sites has become more common, content buzzes have become a frequent occurrence on the Internet via social networking sites. In marketing, it is important to know what is trending, and it is necessary to have a means of quickly detecting buzz on SNS. In this study, we define buzz tweets based on the number of likes and RTs on a tweet, and analyze the content of the tweets to obtain the characteristics unique to buzz tweets, so that we can predict buzz tweets in advance. In this study, we propose a classification method to predict whether a tweet is a buzz tweet or not, based on the statement of the tweet and the attached image. The results of the classification experiments show that the classification accuracy is higher when the statement of the tweet and the image are used as features than when only the content of the tweet and the image are used as features, indicating the effectiveness of the proposed method.


Extraction of Emotional Information from Distributed Representation Using Emotion Classification

感情分類を用いた単語分散表現からの感性情報抽出

第20回情報科学技術フォーラム(FIT2021)講演論文集

第20回情報科学技術フォーラム(FIT2021)講演論文集

近年，自然言語処理の分野では単語の一般的ではない用法の検出など，単語分散表現から意味推定を行う技術が研究されている．それらの研究では分散表現全体から単語の情報を抽出しており，感性以外の情報が多く含まれている．本研究では感性情報のみを抽出することでその精度上昇を目指す．その手法として単語分散表現から感情分類を行うニューラルネットワークを作成し，ネットワークが学習した重みから感性情報が強く表れている次元の情報を抽出する．評価方法としては，コサイン類似度を用いて抽出次元同士が類似した単語の比較を行う.


情報処理学会 第83回全国大会

情報処理学会 第83回全国大会


Effectiveness of Emotional Information in Construction of MBTI Personality Estimation Model

MBTI性格推定モデルの構築における感性情報の有効性

日本感性工学会春季大会(JSAEE2021)講演論文集

日本感性工学会春季大会(JSAEE2021)講演論文集

In recent year, anyone has become possible to interact with many people all over the world easily because of that SocialNetworking Services (SNS) such as Twitter and Instagram have become widespread. Many researchers are analyzing user's personalityand emotion using features such as text information and image information of SNS. Our study analyzes the effectiveness of usingemotional information as a feature when constructing a personality estimation model for Twitter users. For analysis, we use MBTI(Myers-Briggs Type Indicator), one of the widely used personality theories for personality indicators.

本研究は性格推定システムの精度向上を図るため分類モデルの学習時の特徴量としてツイート文から抽出した文ベクトルだけではなく，ツイート文から推定した感性情報も特徴量として利用する．ツイート文から感情推定モデルをもとに感性情報ベクトルを取得し新たな特徴として用いることを試みる．性格推定において，ツイート文から抽出した文ベクトルを用いて性格推定モデルを学習させた場合と，文ベクトルと感性情報ベクトルを複合させたものを特徴量として学習させた場合の結果を比較分析し，Bag of WordsとSVDに基づく従来手法と比較し，性格推定モデルの構築の際に感性情報が有効であることを明らかにした．


AI-based ESCC miRNA diagnosis model: retro-prospective multinational cohort study.

第74回日本食道学会学術集会

第74回日本食道学会学術集会


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

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

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．


A Study on the Analysis of Comics Using Deep Learning

深層学習を用いたコミックの分析に関する研究

令和2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2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

The way we enjoy manga, a Japanese subculture, has been changing in recent years. In recent years, the way we enjoy manga, a Japanese subculture, has been changing. Looking at the sales trends in the market, we can see that e-books, which are read on electronic devices instead of paper books, are becoming popular. However, while smartphones and other small-screen devices are highly portable and easy to use, they are too small to display comic books, which are usually in paperback or A5 format, page by page. However, it is too small to display comics, which are usually in paperback or A5 size, page by page. If it is possible to extract and rearrange frames, it may provide an optimal reading environment for readers. In this study, we investigate the detection of coma regions to solve this problem.

日本のサブカルチャーである漫画の楽しみ方が近年変化している．市場の売り上げ推移を見ると 紙の書籍ではなく電子端末で閲覧する電子書籍が 普及しつつあることがわかる．しかしスマートフ ォンを始めとする画面の小さい端末では携帯性が 高く扱いやすい反面，通常文庫判∼A5 判である漫 画をページ単位で表示するには小さすぎる． コマの抽出及び並び替えが可能であるなら読者にとって最適な読書環境を提供できる可能性があ る．そこで，本研究ではこの問題を解決するべくコ マ領域の検出について検証する．


ASCII Art Category Classification Based on Transfer Learning and Data Augmentation from Different Types of Image Corpus

異なるタイプの画像コーパスからの転移学習とデータ拡張に基づくアスキーアートのカテゴリ分類

JSKE 第22回日本感性工学会大会講演論文集

JSKE 第22回日本感性工学会大会講演論文集

In this paper, we propose an ASCII art category classification method based on transfer learning and data augmentation.ASCII art is one of the nonverbal expressions that visually express emotions and intentions.There are similar expressions such as emoticons and pictograms. However, most of them are either represented by a single characteror embedded in the statement as an inline expression. ASCII art is expressed in various styles, including dot art illustration and lineart illustration. Basically, ASCII art can represent almost any object, therefore the category of ASCII art is very diverse. Many existing image classification algorithms use color information, however, since most ASCII art is written in character sets, there is no color information available for categorization. Create an ASCII art category classifier using the grayscale edge image and the ASCII art image transformed from the image as a training image set. We also use VGG16, ResNet-50, Inception v3 and Xception's pretrained networks to fine-tune our categorization. As a result of the experiment of fine tuning by VGG16 and data augmentation, an accuracy of 80% or more was obtained in the "human" category.


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

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年度人工知能学会全国大会(第34回)

The Japanese Society for Artificial Intelligence

一般社団法人 人工知能学会

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．


Mapping of acoustic vector sequence and document vector sequence

深層学習モデルによる音響ベクトル系列から文書ベクトル系列へのメディア横断マッピング

情報処理学会全国大会講演論文集

情報処理学会全国大会講演論文集

In this study, we have constructed a model that allows for the mapping of acoustic features to document vectors. The proposed method uses RNN-LSTM for training time series data to enable cross-media mapping. We conducted evaluation experiments using the model and confirmed that the model mapped well in closed tests. In the future, we will conduct an open test to investigate the generalization performance.

本研究では，音響特徴量と文書ベクトルとの対応付けを可能とするモデルの構築を行った．提案手法では，時系列データの学習にRNN-LSTMを用いてクロスメディアでのマッピングを可能としている．構築したモデルを用いて評価実験を行ったところクローズドテストではうまくマッピングされることが確認された．今後はオープンテストでの調査を行い，汎化性能の検討を行う．


ツイート内容による夜間活動休止時間の推定に関する研究

ツイート内容による夜間活動休止時間の推定に関する研究

情報処理学会第82回全国大会講演論文集

情報処理学会第82回全国大会講演論文集


文書分散表現を用いた音楽アーティストの特徴分類に関する研究

文書分散表現を用いた音楽アーティストの特徴分類に関する研究

情報処理学会第82回全国大会講演論文集

情報処理学会第82回全国大会講演論文集


Analysis of Utterance Intention and Kansei on Interview Dialogue Corpus

インタビュー対話コーパスにおける発話の意図および感性の分析

In this study, we analyze interview dialogue corpora taken from an interview-type TV program, aiming at realizing aninterview dialogue system that brings out the best of the users of the system. After defining a tag set that classifies intention of utterance,these tags were added to six types of interview dialogue corpora, then we conducted utterance intention estimation using utterancesentence vectors obtained by using a pre-trained model. In the experiments, we analyze the expressions that are strongly related to theutterance intention, other important expressions, and the tendency of utterances of both the interviewers and the interviewees.


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


人工知能(AI)による機械学習解析を用いた食道扁平上皮癌の血中microRNA新規AI診断モデルの構築.

JDDW2019(第27回日本消化器関連学会週間)

JDDW2019(第27回日本消化器関連学会週間)


第21回日本感性工学会大会

第21回日本感性工学会大会


深層学習に基づく配色イメージの感性マッピング

深層学習に基づく配色イメージの感性マッピング

第18回情報科学技術フォーラム (FIT2019)

第18回情報科学技術フォーラム (FIT2019)


Word Mover's Distanceを用いたコーパス拡張による感情推定精度向上の検討

言語処理学会第25回年次大会(NLP2019)

言語処理学会第25回年次大会(NLP2019)

The Association for Natural Language Processing

近年，深層学習をはじめとする機械学習はテキストマイニングや画像認識などの様々な研究分野で利用されている．今後の技術発展において必要不可欠であり，莫大な費用を投じている企業も少なくない．また，感情推定技術は人間とコンピュータ同士の円滑なコミュ ニケーションの実現に重要な役割を果たす．そういった中，よく問題点として挙げられるのが訓練データ量の不足や質の低下である．データ量の不足，質の低下は機械学習そのものの質の低下に直結する．本研究では，代表的な SNS の一つである Twitter に投稿され るテキストである「ツイート文」に着目し，そこに投稿されるツイート文を感情推定の対象とする．また，コーパス拡張が感情推定モデルの精度にどのような影響を及ぼすかを分析し考察する．


リプライを用いたバズツイートの分類

リプライを用いたバズツイートの分類

言語処理学会第25回年次大会(NLP2019)

言語処理学会第25回年次大会(NLP2019)

近年 SNS の発達により，多数のユーザ間で口コミの拡散や共有が盛んにおこなわれるようになった．これによりインターネット上でコンテンツの流行が度々起こるようになった．ユーザ同士のコミュニケーションによっておこる流行のことを「バズる」と呼ぶ．この「バズる」ことを利用したマーケティングが重要視されており，いち早くバズに気づき取り入れることが今後のマーケティングで重要になってくると考えられる．既存研究において，時系列での拡散のされ方などから流行を検知するものがあるが，それらの手法 では拡散された要因までは知ることができないという問題点がある．本研究では，Twitter においてバズったツイートに寄せられたリプライをベクトル化し，ツイートに対するリプライ全体を特徴ベクトルとすることで，「バズっている」特徴の定義を目指すとともにバズツイート内におけるタイプ別の分類分けの可能性について検討する．


IDRユーザフォーラム 2018

IDRユーザフォーラム 2018


Classification of ASCII arts by Deep Convolutional Neural Networks

深層畳み込みニューラルネットワークによるアスキーアートの分類

平成30 年度電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集

平成30 年度電気関係学会四国支部連合大会 講演論文集

近年のSNS でのテキストコミュニケーションにおいて，顔文字，絵文字，スタンプといった非言語表現は感情伝達において重要であり，ショートテキストで円滑なコミュニケーションを行う際には欠かせないものとなっている．非言語表現のうち，アスキーアート(ASCII Art; 以下AA)は使用されている文字が特に意味を持たないことが多く，その配置や形状により視覚的に感情や意図を伝達，表現できる．しかし，それ故に使用されている文字を手がかりとした分類が難しい．本研究では，AA を画像化し深層学習を用いて分類する手法を提案する．


Comparison of Classification Methods for Ascii Art

アスキーアート分類手法の比較検討

第32回人工知能学会全国大会講演論文集

第32回人工知能学会全国大会講演論文集

一般社団法人 人工知能学会

In recent years, a lot of non-verbal expressions have been used on social media. Ascii art (AA) is an expressionby visual technique using characters. In this paper, we set up an experiment to classify AA pictures by usingcharacter features and image features. We try to clear which feature is more effective for the method to classify AApictures. We proposed four methods; 1) character frequency based method, 2) character importance value basedmethod and 3) image feature based method, 4) characters image feature based method. We trained the neuralnetworks by using these four features. As the experimental result, the best classification accuracy was obtainedwith the feed forward neural networks using characters image feature.

近年，ソーシャルメディアにおいて数多くの非言語表現が使用されている．そのなかでも，アスキーアート(AA)は，文字を用いた視覚的な技法による表現の一つである．本論文では，文字特徴と画像特徴によるアスキーアート分類手法を比較検討し，アスキーアートのカテゴリ分類に効果的な手法を評価実験により明らかにする．評価実験では，1) 文字頻度，2) 文字重要度，3) 画像特徴量，4) 文字の画像特徴量 の4種類を比較する．この4つの特徴量を用いて，ニューラルネットワークの学習によりカテゴリ分類器を作成する．実験の結果，文字単位での画像特徴を用いて学習させたフィードフォーワードニューラルネットワークによる分類器が，全体的な精度が優れていることが分かった．


Emotion Recognition from Emoticons based on Deep Neural Netwotks

2018年電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション予稿集

2018年電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション予稿集

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Text communication has been developed in recent years, all kinds of daily contacts are through the SNS regardless of age, gender and active. As an advantage of text-based communication via the Internet. There is a point that you can quickly respond to anyone wherever you are. In this paper, by letting the deep convolution neural network learn the image features of emoticons. We propose a method to classify by emotion expressed by emoticons. By treating emoticons as images, it is possible to capture visual features and think that natural identification can be made rather than handling as character strings.


絵文字を手がかりとした俗語感情コーパスの拡張

絵文字を手がかりとした俗語感情コーパスの拡張

言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集

言語処理学会 第24回年次大会 発表論文集

絵文字が含まれていない文からでも，絵文字を推定することができれば，感情推定が可能になると考える．本論文では，俗語と絵文字を両方含む多量のコーパスを文字レベルで学習させ，絵文字推定器を作成し，俗語を含んだ発話文コーパスへの感情タグ付け手法を提案する．


プロフィール情報を用いたテキストの視点分類

プロフィール情報を用いたテキストの視点分類

同一トピックに関する Twitter への投稿を，視点によって分類する手法を提案する．提案手法は，ユーザーのプロフィール情報を援用し，各投稿内容の分散表現を学習することで，類似する視点からの投稿をまとめる．


Relation of Users Gender and Emotion Expression Tendency

ユーザの性別と感情表出傾向との関連

Proceedings of the 31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2017

第31回人工知能学会全国大会予稿集

The Japanese Society for Artificial Intelligence

一般社団法人 人工知能学会

In this study, we analyze the relation between emotion expressions of the Twitter users and their genders torealize emotion estimation adaptive to the users gender. We train a model to generate distributed representationsof sentences from a corpus divided according to gender. We train the features extracted with this model by using aneural network to construct an emotion estimator. The model constructed with our proposed method can estimateemotion with higher accuracy compared to the model without considering a gender. We also focus on slang andemoji as being related to emotion and analyzed their use tendencies to examine the difference between males andfemales.

感情表現や俗語表現の使用傾向は，発話者の性別の違いによって傾向があると考えられる．本研究では，性別に適応させた感情推定モデルの構築を行い，その有効性を検証する．さらに，提案モデルにより得られた感情表出傾向に基づき，口語文においてよく用いられる俗語表現の使用傾向が感情表出傾向とどのように関連があるかを，男女別で比較分析する．


Index Generation from BGM by Using the Distinctive Comments Posted on the Songs

楽曲に特徴的なコメントに基づく作業用BGMからのインデックス作成

第31回人工知能学会全国大会予稿集

一般社団法人 人工知能学会

The purpose of this study is to generate indexes to the BGMs based on the distinctive comments annotated tothe BGM videos posted on Nico Nico Videos. Our proposed method detects the end/start positions of the BGMsconsidering the increase/decrease of the number of the comment data, the comments distinctive to the songs andthe exclamatory expressions annotated to the videos. The evaluation result showed that the proposed methodcould generate correct indexes within 10 seconds error for the BGM videos with length of less than 40 minutes andwith annotation of over 30,000 comments.

作業用BGMとは，何らかの作業中に流す音楽のことである．本研究では，ニコニコ動画に投稿されている複数の楽曲が収録された作業用BGM動画を対象とし，楽曲ごとに固有の特徴的なコメントに基づく作業用BGMのインデックス作成を目的としている．提案手法では，動画に投稿されたコメントデータの増減と，楽曲固有の特徴的なコメントおよび感嘆表現(記号なども含む)に基づき，BGMの終了・開始位置を検出する．


Classification method for large ASCII arts using image features

画像特徴量を用いた大型アスキーアートの分類手法の提案

第31回人工知能学会全国大会予稿集

一般社団法人 人工知能学会

ASCII arts are visual expression that composed by strings. In the field of natural language processing, ASCII arts are treatedas a sequence of strings. In this paper, we consider to use shapes of ASCII art as features. Even if scale of ASCII arts and kindof characters that used to compose ASCII arts are different, proposed method enable to compare visual similarity. To extractshapes feature of ASCII art, we extract image features from ASCII art by converting ASCII arts to images. In the experiment,we compared visual similarity between ASCII arts and emoticons. As the experimental result, it was found that the imagefeature was effective to compare visual similarity even if the ASCII art and the emoticon used different kind of character

アスキーアート(AA)について，従来，顔文字のような小型のものを対象とした研究は多くあり，それら小型AAを単語として捉えた様々な抽出・分類手法が提案されてきた．しかし，複数行にわたる大型のAAも存在し，視覚的に類似しているAAであっても使用文字が異なるものが多数存在している．本研究ではAAを画像化し，画像特徴量を用いることで大型のAAに適した分類手法を提案する．


感情表出傾向の分析による対話破綻検出

感情表出傾向の分析による対話破綻検出

言語処理学会第23回年次大会発表論文集

言語処理学会第23回年次大会発表論文集

The Association for Natural Language Processing

本研究では，ユーザの感情の変化に合わせてシステム自身の感情を表出させることができないために起こる対話破綻について，発話文から推測可能な感情傾向の比較により検出する手法を提案する．具体的には，発話文の分散表現ベクトルをもとに感情が表出されている強度 を推定するモデルを用い，直前の 2 発話における推定結果との類似度の計算を行うことで，そのパターンを特徴量として対話破綻のラベルを推定する．評価実験では，提案手法を用いた対話破綻ラベルの推定をおこない，文の分散表現ベクトルの類似度パターンによる手法との比較をおこなう．


Visualization of the occurrence trend of infectious diseases using Twitter

Twitter を用いた感染症発生動向の視覚化

人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回)

人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回)

一般社団法人 人工知能学会

The purpose of this research is to extract comments on infectious diseases from Twitterand to create an infection map.As a method,we check the facts of the extracted utterance,extractthe past tweets of the infected person from the result,and estimate the place where the personlives.We used SVMs both for the fact check and place estimation.


Flame prediction based on harmful expression judgement using distributed representation

分散表現を用いた有害表現判別に基づく炎上予測

人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回)

人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回)

一般社団法人 人工知能学会

In recent years, flaming on social media has been a problem. To avoid flaming, it is useful for the system to automatically check the sentences whether they include the expressions that are likely to trigger flaming or not before posting messages. In this research, we target two harmful expressions. There are insulting expressions and the expressions that are likely to cause a quarrel. Firstly, we constructed a harmful expression dictionary. Because a large cost requires to collect the expressions manually, we constructed the dictionary semi-automatically by using word distributed representations. The proposed method used distributed representations of the harmful expressions and general expressions as features, and constructed a classier of harmful/general based on those features. An evaluation experiment found that the proposed method could extract harmful expressions with accuracy of approx. 70%. On the other hand, it was found that the proposed method could also extract unknown expressions, however, it wrongly extracted non-harmful expressions at a rate of approx. 40%.


表形式からの分散表現獲得

表形式からの分散表現獲得

情報処理学会自然言語処理研究会研究報告

情報処理学会自然言語処理研究会研究報告

表形式における単語埋め込み手法について考える．通常の文章を対象とした学習手法に比べ，表形式においては，単語の周辺文脈として，縦方向 ・ 横方向の二種類の文脈が考えられる．本稿では，これら同時に考慮した，二次元的なモデルを提案し，一次元的なモデルとの比較を行う．


8bit 音源に対する自動採譜システムに関する研究

8bit 音源に対する自動採譜システムに関する研究

平成28年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

平成28年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

本研究では，自動採譜分野において 8Bit 音源の特徴に着目して研究をする．8bit 音源とは，三角波と矩形波が二つの三和音とノイズからなる，一般的な音楽を形成するにあたる最低限の要素で構成された，シンプルな音源である． つまり，8bit 音源の採譜ができればベースやメロディーの動きが明らかになりその楽曲の骨組みが分かるようになる． 従来は，自動採譜の分野の研究において，一般的なクラシックやポップスなど，大量の楽音が混在した楽曲データを対象としていた．1)それに対し，本実験では 8-bit 音源を対象にし，その最低限の和音のみで構成されたものを対象にすることによる影響について考察した．


Anime Character Classification Using Face Image based on Deep Learning

深層学習に基づく顔画像によるアニメキャラクタの分類

平成28年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

平成28年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集


Facial Expression Identification by Deep Convolutional Neural Networks

Deep Convolutional Neural Network による顔画像からの表情識別

第15回情報科学技術フォーラム講演論文集

第15回情報科学技術フォーラム講演論文集

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers


An Illustration Image Classification By The Style Focusing on Infrequent Colors

出現頻度の低い色に注目した作風に基づくイラスト画像の分類

第15回情報科学技術フォーラム講演論文集

第15回情報科学技術フォーラム講演論文集


Twitterを用いた病気の事実性解析及び知識ベース構築

Twitterを用いた病気の事実性解析及び知識ベース構築

人工知能学会全国大会2016講演論文集

人工知能学会全国大会2016講演論文集


Twitterから抽出したユーザの発言に基づく健康状態の推定

Twitterから抽出したユーザの発言に基づく健康状態の推定

人工知能学会全国大会2016発表予稿集

人工知能学会全国大会2016発表予稿集


Personality Analysis Method of Twitter User for Information Recommendation

情報推薦のための Twitter ユーザの性格分析手法

The Proceedings of the 30th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2016

人工知能学会全国大会2016発表予稿集

The Japanese Society for Artificial Intelligence

一般社団法人 人工知能学会


Detecting emoticons in ASCII arts using image features

画像特徴量を用いたアスキーアートからの顔文字検出

人工知能学会全国大会2016講演論文集

一般社団法人 人工知能学会


表形式のトピックモデルとその数値単位推定への応用

表形式のトピックモデルとその数値単位推定への応用

情報処理学会自然言語処理研究会研究報告

情報処理学会自然言語処理研究会研究報告

表形式中の数値表現について単位が省略されている場合に，その単位を推定するための手法を提案する．Wikipedia 表形式中の，数値のみを含むセルを対象に，一行目のセル等の 「周辺文脈」 を利用し，適切な単位を推定する．また，表形式の外側の文章を利用するために，表形式と文章を同時にモデル化するためのトピックモデルを提案し，トピックの推定結果を単位推定に利用することで精度の向上を図る．


Twitterユーザの属性別感情推定の検討

Twitterユーザの属性別感情推定の検討

言語処理学会第22回年次大会講演論文集

言語処理学会第22回年次大会講演論文集


深層畳み込みニューラルネットワークを用いた顔認識の精度評価

深層畳み込みニューラルネットワークを用いた顔認識の精度評価

2016年電子情報通信学会総合大会学生ポスターセッション

2016年電子情報通信学会総合大会学生ポスターセッション


トピック変動の分析による俗語の特徴抽出

トピック変動の分析による俗語の特徴抽出

本研究では俗語の使われ方が時間経過によって変化することに着目した．俗語の含まれたツイート文の集合を潜在的ディリクレ配分法により分析し時間ごとのトピックを得る．このトピックにおけるトピック重要語の集合について隣接する時間(月単位)での類似度を計算し，トピックの変化を抽出し，俗語の特徴となるものを検討する．


Shape-based image retrieval system for Two-dimensional Drawings

2次元図面の形状に基づく検索システム

Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers

電気関係学会四国支部連合大会講演論文集


The optimal parameter estimation in the logo detection

ロゴ検出における最適パラメータ推定

電気関係学会四国支部連合大会講演論文集


A study on game music search by audio fingerprints

オーディオ指紋に基づくゲーム音楽の検索手法に関する研究

電気関係学会四国支部連合大会講演論文集


Sound Source Identification in Polyphonic Music Using a Mixed-sound Templates including Vocal Sound

ボーカル音を含んだ混合音テンプレートによる多重奏の音源同定

電気関係学会四国支部連合大会講演論文集


Cheating Detection by Using Correlation of Comment Distribution in Nicovideo

ニコニコ動画におけるコメント分布の相関に着目した不正動画検出

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集


An Influence Estimation Method in Twitter Considering to Range of Influence

影響力の範囲を考慮したTwitter における影響力推定手法

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集


Denoising techniques for flaming analysis of BBS

掲示板における炎上分析のためのノイズ除去手法

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集


Category Classification of New Words Robust to Segmentation Errors

分割誤りに頑健な新語のカテゴリ分類

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集


Illegal Movie Detection by Using Comment Distribution Based on Temporal Correlation in NicoNico Douga

ニコニコ動画におけるコメント分布の時間に基づく相関に着目した動画の不正検出

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Recently, the video sharing site such as NicoNico Douga or YouTube are used for various use by individual and corporation. The authors of the video often make a profit by uploading video. However, because the video rating method is based on the frequency of looking and listening or the number of posted comments, the rating of the video can be intentionally increased by the author. We proposed the illegal video detection method by focusing on the correlation of temporal comment distribution rather than the frequency of looking and listening. The success detection rate was compared the proposed method with the baseline binary classification method by using machine learning based on the word feature.

近年，YouTubeやニコニコ動画をはじめとする動画共有サイトは，プライベートの公開や企業の宣伝活動，最新のニュースなど，個人・法人を問わず様々な用途で活用されており，動画の広告報酬等で収益を上げているユーザも少なくない．しかし，再生数などをもとに動画の評価が行われるため，恣意的に再生数・コメント数を増やすといった不正な方法により，動画の注目度上げることができてしまう． 本研究では再生数やコメント数の多さではなく，ニコニコ動画に対して投稿されたコメントの時間的な分布の相関に着目し，動画の不正検出手法を提案する．ベースラインとして，動画が不正かそうでないかを，動画に対して投稿されたコメント中の単語を素性とした機械学習による二値分類に基づく手法を用い，検出精度について提案手法との比較を行う．


Automatic Font Generation Based on On-yu

音喩表現に基づく書体デザインの自動生成に関する研究

情報処理学会全国大会講演論文集

情報処理学会全国大会講演論文集


書き込みのエントロピー に着目した速報スレッド における 盛り上がり要因の分析

書き込みのエントロピー に着目した速報スレッド における 盛り上がり要因の分析

言語処理学会第21回年次大会発表論文集

言語処理学会第21回年次大会発表論文集

The Association for Natural Language Processing


顔文字のパーツの種類と表情の強弱に着目した顔文字表情推定

顔文字のパーツの種類と表情の強弱に着目した顔文字表情推定

言語処理学会第21回年次大会発表論文集

言語処理学会第21回年次大会発表論文集


若者言葉の意味と感性を考慮した標準語への変換手法

若者言葉の意味と感性を考慮した標準語への変換手法

言語処理学会第21回年次大会発表論文集

言語処理学会第21回年次大会発表論文集


歌詞検索に必要な内容語数の分析およびクエリ拡張手法の提案

歌詞検索に必要な内容語数の分析およびクエリ拡張手法の提案

電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

本研究は間違いの含まれる入力クエリの検索可能最低クエリ数を調べることにより検索システムの効率化や柔軟で強固な検索システムの作成の参考になるデータをとることを目的とした．誤り歌詞片を用いた評価実験の結果，必要な最小内容語数は平均4単語となった．


LDPC符号とハミング符号を用いた補助情報を伴う符号化システムの性能評価

LDPC符号とハミング符号を用いた補助情報を伴う符号化システムの性能評価

情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集

情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集

近年, インターネットの普及により通信する情報量 が増加しているため, 情報を効率良く送信されるため の情報圧縮技術が求められている. その中で, 1975年 にWyner[1], Ahlswede and Körner[2]らが補助情報 を伴う符号化システムの許容伝送率領域の証明した. しかし, 彼らの論文において誤り訂正符号などを実際 に使用しての実験は行なわれていない. そこで本稿は, 補助情報を伴う符号化システムにお いて主符号化器にLDPC符号, 副符号化器にハミング 符号を使用した場合の性能評価を行なう.


知覚ハッシュに よ る 類似画像検索

知覚ハッシュに よ る 類似画像検索

情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集

情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集

近年，インターネットの普及により個人が触れることのできる画像データの量が膨大に増えている．それに伴い，画像から類似している画像を検索する類似画像検索の需要も増している．本研究では知覚ハッシュを使い，従来手法のグレースケールの代わりに3チャンネルのカラー情報を用いることで，人間の感性に近い類似画像検索を目標としている．


ナイーブベイズ法を用いたTwitterによる性格推定

ナイーブベイズ法を用いたTwitterによる性格推定

言語処理学会第20年次大会予稿集

言語処理学会第20年次大会予稿集

本研究ではTwitterを利用し，Web上のツールを用いてエゴグラム分析を行ったユーザアカウントを対象に投稿内容を収集し，投稿内容に出現する単語を素性としてナイーブベイズ法による機械学習をおこない，投稿内容から性格の自動分類することを目的とする．


アーティスト評判分析に有効な特徴表現の抽出

アーティスト評判分析に有効な特徴表現の抽出

言語処理学会第20回年次大会予稿集

言語処理学会第20回年次大会予稿集

本研究では，n-gram出現頻度に基づき，アーティストに関するつぶやきデータから，評判分析に有効な特徴表現を抽出する．さらに，特徴表現に後続する単語を素性として，Support Vector Machine による機械学習によるカテゴリ分類をおこなう．評価実験の結果，アーティスト/カテゴリごとに差は出たものの，約80%の正解率で分類できることがわかった．


歌詞における聞き慣れない表現と誤りとの関連性の分析

歌詞における聞き慣れない表現と誤りとの関連性の分析

言語処理学会第20回年次大会予稿集

言語処理学会第20回年次大会予稿集

本稿では，歌詞において特徴的な表現について，歌詞コーパスとWeb コーパスにおける出現頻度を比較することで分析する．また，聞き慣れない表現と誤りが起こるフレーズとの関連を，実際に楽曲の歌詞の書き起こしをおこなうことで得た歌詞片を用いることにより調査し，歌詞に特徴的な表現との比較もおこなう．


種々のテキスト検索モデルの頑健性向上による音声ドキュメント検索の高精度化

種々のテキスト検索モデルの頑健性向上による音声ドキュメント検索の高精度化

音声ドキュメント処理ワークショップ

音声ドキュメント処理ワークショップ

音声ドキュメント検索には様々なテキスト検索モデルが適用できる．それらについて，音節検索の併用や検索語彙の拡張などの手法を適用して高精度化を図り，最新の技術として比較検討を行った．


Identification method of author of illustration with using the face of the anime character

キャラクタの顔を用いたイラスト画像の作者識別

HUMAN COMMUNICATION GROUP SYMPOSIUM 2013

本研究では，キャラクターを描いたイラスト画像に対し，顔部分に着目し，特に，目の部分からエッジ特徴量(Line Percent: LP)を抽出し，その書き込み具合をもとに，イラストレーター特有の特徴を見出して作者識別を行う． 人による識別と，LPに基づく自動識別実験をおこない比較した結果，人による識別と同等とまではいかないが，ある程度の識別率を得ることができた．このことから，イラスト画像における部分的な書き込み具合を特徴量として用いることで，ある程度の精度での作者識別が可能なことがわかった．


Estimation of Intimacy between Characters in a Play Based on Response Rate

返答率に基づく演劇中の登場人物間の親密度推定

In this paper, we focused on the conversation sentences in a script and tried to obtain the relationships between the characters in the play. Generally, we understand the personalities of the characters and the relationships between them according to what they speak and how they behave in the story. Generally, we understand the personalities of the characters and the relationships between them according to what they speak and how they behave in the story. Therefore, we thought to use the emotional expressions in the dialogue sentences in the script to obtain the personalities of the characters and their relationships. There are many more elements except for emotional expressions in the conversations and we thought that such elements would be useful to predict interpersonal relationships. In this paper, we proposed a method to extract intimacy degree that is one of the most important elements in interpersonal relationships. We obtained the intimacy degree of the characters by calculating a response rate based on the speech frequency and the number of responses for the dialogue sentences between those characters. We constructed a corpus that collected dialogue sentences from the scripts and analyzed the effectiveness of the intimacy degree calculated by the proposed method by using the corpus.

本稿では，台本の会話文に着目し，演劇の登場人物間の人間関係を獲得することを試みた．一般に，我々は登場人物のセリフや行動を基に，人物像や人間関係を理解する．演劇の場合，一つにはその構造上の理由から，登場人物の感情は，映画やテレビドラマに比べるとより明白に表現される．舞台の上で演じる役者にとって，全観客に表情を使って感情を伝えるのが難しいからである．そのため，人間関係や人物像を得るために台詞中の感情表現を用いることが考えられる．人間同士の会話には感情表現以外の要素が多く含まれており，それらは，人間関係を推測するのに役立つ．本研究では，人間関係に最も重要であると考えられる「親密度」を，台詞から抽出する手法を検討する．登場人物間の会話文に対して，発話頻度と返答数に基づく返答率を計算することにより，登場人物間の親密度を得た．シナリオから対話文を収集したコーパスを構築し，提案手法により計算した親密度の有効性を分析した．


Android Application for Lyric Search System Using Semantic Information

意味情報を考慮した歌詞検索のためのAndroidアプリ

平成25年電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

平成25年電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

我々は，入力する歌詞クエリの誤りに頑健な歌詞検索システムを開発することを目的とする．これまでに意味的なクエリの拡張を行い ，意味的な類似度の高い順に歌詞を表示するシステムを実装した．本稿では多くのユーザに評価してもらうためユーザが利用しやすい Androidアプリを作成する．まず意味的情報を考慮したクエリの拡張について説明し，作成したアプリの構成について説明する．


俗語の出現頻度と文末表現の関連性に関する分析

俗語の出現頻度と文末表現の関連性に関する分析

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

近年，スマートフォンなどの携帯型端末の爆発的な普及に伴い，Twitterやfacebookを始めとするSNSやブログサービスなどの利用者が増加している傾向にある．それにより，現在ネット上にはSNSなどから得られる膨大なテキストデータが存在している．これらのテキストデータでは，俗語と呼ばれているくだけた表現が多く用いられている．そのため，俗語が使用されているテキストデータを分析して情報抽出を行う場合，形態素解析誤りが影響し，信用できる結果が得にくい．しかし，現代の言葉を理解する研究は評判分析など様々な場所で応用できるものとして非常に重要であると考えられる．そのため，現代の言葉の特徴である俗語を分析し理解する研究は非常に重要であると考えられる．本論文では，ブログにおける文章の文末表現の混合率および変移率に着目し，俗語が表れやすい文章がどのような特徴を有するのかを分析する．


Steganography using Coding with Cost Function

コスト付き符号化を用いたステガノグラフィ

電子情報通信学会技術研究報告

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

In recent years, the techniques that make communication safety are getting important as network communication advances. Cryptography cannot always meet this demand. Steganography can take measures to meet this situation. LSB substitution is the well-known technique of steganography. But it excludes the possibility of error bit generation, so that many techniquesbased on LSB substitution have been proposed. This paper propose the steganography using coding with cost function that convert embedded information to error pattern and embed it by exclusive or. Then this paper also shows that it can approach to theoretical bound asymptoticallyby numeric calculation.

近年, ネットワーク通信の発展に伴い, 安全に通信を行う技術が重要になっている. この要求に対して暗号技術が必ずしも満たすとは限らない. この対策として, 通信秘匿技術であるステガノグラフィがあり, 一般的な手法にLSB法が知られている. しかし, LSB法は誤りビットの発生について考慮されていないため, これまでにLSB法を基に誤りビットを考慮した多くの手法が提案されてきた. 本論文では, コスト付き符号化を用いて埋め込む情報を誤りパターンに変換し, 排他的論理和によって埋め込むステガノグラフィを提案する. また, 数値計算によって理論限界$R= H(Delta)$まで漸近的に近づけることができることを示す.


文字種と画数を用いた未知若者語の抽出

文字種と画数を用いた未知若者語の抽出

言語処理学会第19回年次大会(NLP2013)予稿集

言語処理学会第19回年次大会(NLP2013)予稿集

The Association for Natural Language Processing

本研究では若者語は日常的に使用されやすい語を用いて生成されるという仮定に基づいて，語の表層的な特徴より文中の若者語を抽出することを検討する．文中からの抽出には条件付き確率場(以下CRF)を用いて確率モデルで文字列が若者語である確率の高い言葉を推定することにより行う．


Relation Analysis on Emotion and EEG Fluctuation in Dialogue

対話における感情変化と脳波変化との関連性分析に関する研究

平成24年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

平成24年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

脳波等の患者から発信される情報が重要なのはいうまでもないが，患者からの情報のみに頼るのではなく，介護を行う側の意識を変化させることが，より重要だと考える．本研究の最終目的は言葉が被介護者の感情にどのように影響するかを言語情報から予測することである．このような予測が可能になれば，患者の心を傷つけるような言葉を未然に防ぐことができる．本研究では，共感を分析しやすい対象として，演劇シナリオを用いることにした．演劇シナリオは，一般的な対話と比較すると，演出を重視しているためか，感情的な表現が多用されている特徴がある．介護場面などでは，演劇口調で話すことはほとんどないと考えられるが，本研究ではこうした感情表現の多用により，脳波に明確な変化が起きることを期待する．


Lyrics Search System Focused on Mishearing and Memorizing Mistake

聞き間違いと記憶間違いに着目した歌詞検索システムの研究

平成24年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

平成24年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

現在普及している楽曲検索において，アーティスト・曲名検索，歌詞入力検索ならば前者が主流である．実際には歌詞入力検索も同等の性能であると考えられるが，聞き間違いや記憶間違いを原因とした誤入力が検索精度を低下させる．本研究では，従来の言語研究のデータから使用者の入力ミス等の影響を最小限に抑え歌詞入力検索の精度の低下を防ごうと考えている．本研究では，歌詞の聴取実験により収集した誤り歌詞データを用いた分析をおこない，歌詞の誤りにどのように対処していくかを議論する．


Construction and Analysis of Scenario Dialogue Emotion Corpus

シナリオ対話感情コーパスの構築と分析

第11回情報科学技術フォーラム(FIT2012)講演論文集

第11回情報科学技術フォーラム(FIT2012)講演論文集

従来，言語・音声・画像といった情報からの感情推定を目的とした研究が多くの研究者によって行われてきたが，感情を表面的な情報から得るには限界がある．この理由として，感情は内在的な反応であるため，表情や行動を伴わないことも多いことがあげられる．しかし，発話者同士が親密な関係であればある程，感情の変化に伴う相手の言葉遣いの微細な変化に気付くことがある．このような言葉遣いの細やかな変化を検出できれば，対話における感情推定精度を向上できる可能性がある．徳久らは，発話文の文末表現に着目したが，言葉遣いの細やかな変化は，文末表現のみに表れるものではないと考えられる．たとえば，相手が普段使用しないような単語や慣用句を使用する場合でも，何かしら相手の心境の変化を察することもある．本研究では，話者の発話時における感情と，発話役割や文体との関係を調べる準備段階として，対話を記述したコーパスに感情，発話役割，文体タグの付与を行なった．このコーパスを分析することで，相手発話のどのような要素が影響して感情が変化するかを考察する．


Index Compression for Audio Fingerprinting Systems

楽曲検索インデックスのコンパクト化

第11回情報科学技術フォーラム(FIT2012)講演論文集

第11回情報科学技術フォーラム(FIT2012)講演論文集

楽曲の曲名やアーティスト名，アルバム名などの楽曲情報を得るときには，楽曲検索システムが利用されている．マイクから楽曲の一部を読み込み，楽曲情報を得る技術にも使われている．多くの楽曲検索システムでは，オーディオ指紋(audio fingerprint)が使われている．オーディオ指紋は，楽曲の特定に用いられる特徴である．オーディオ指紋を楽曲情報データベースと共に用いることにより，楽曲の一部から楽曲情報を得ることができる．また，オーディオ指紋は楽曲を識別できることから，楽曲検索のみではなく，ネットワーク上に流通している著作権を侵害した楽曲の検出も可能である．効率的なオーディオ指紋検索には，接尾辞配列を利用した手法がある．これは，楽曲データベースの増大に比例して空間コストが増加する欠点を持つ．本稿では，データベースのインデックスを圧縮することにより，空間コストの削減を行う．


うつキーフレーズと感情変動に基づくブログからのうつ検出手法

うつキーフレーズと感情変動に基づくブログからのうつ検出手法

言語処理学会第18回年次大会講演論文集

言語処理学会第18回年次大会講演論文集

我々は，ブログの書き手に，うつ傾向があることを自覚させることにより，うつ病の早期発見・早期治療に役立てることができると考えた．まず，うつ傾向の有無を，ブログ内容から推定することができるか否かをテキスト分類手法を用いた実験により明らかにし，どのような特 徴がうつ判定に有効であるかを調査する．また，人間の心の変化をとらえるための特徴として，時間経過に伴う記述内容の変化から読み取れる感情状態の変化がある．多くのブログが，毎日の出来事や心情を時系列順に書き記したものであるため，そこから時間的変化を得ること が出来る．本稿では，うつ特有の言葉遣いを収集したうつキーフレーズ辞書に基づくうつ検出手法と，感情状態の変化に基づいたうつ検出手法を提案する．


印象尺度に基づいた文章言い換え手法

印象尺度に基づいた文章言い換え手法

言語処理学会第18回年次大会講演論文集

言語処理学会第18回年次大会講演論文集

本稿では文中の単語を，同じ意味の，別の印象を持つ単語に置き換えることで，印象の違った文に変換する手法を提案する．友人や家族とコミュニケーションをとる際に用いるような単語の印象を，Casual(柔かい表現)，目上の人とコミュニケーションをとる際に用いるような単語の印象をFormal(堅い表現)の尺度と定義し，新聞記事とブログを基に，単語のCasual/Formalの印象付与を自動で行う．新聞記事は短い文で的確にニュースのポイントを読者に伝えるため，会話では使用されることが少ない漢字を多く用いる．このことから，新聞記事で多く用いられる単語をFormalな単語として分類する．ブログは個人的な体験や日記を掲載し，臨場感を出すためにくだけた会話表現を多く用い る傾向がある．このことから，本実験では，ブログで多く用いられる単語はCasualな単語として分類する．


コーパスに基づく雑談を目的とした発話役割同定

コーパスに基づく雑談を目的とした発話役割同定

言語処理学会第18回年次大会講演論文集

言語処理学会第18回年次大会講演論文集

我々は，コーパスに基づく雑談を目的とした発話役割の同定の研究を行っている．西原らは発話役割の一部は助詞・助動詞の組み合わせで表されるとし，助詞・助動詞の意味を用いたルールによって発話役割の同定を行った．そこで本稿では品詞情報を用いた雑談の発話役割に有効な重みを模索し，コーパスに基づく雑談を目的とした発話役割の同定手法を提案する．


脳波を用いた類似画像検索手法

脳波を用いた類似画像検索手法

Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers

電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

本研究では，感性的画像検索を実現するため，脳波から抽出した相互相関係数を，感性特徴量として用いる．感性特徴量と画像特徴量を組み合わせて画像を検索することで，ユーザの感性に適合した検索結果を提示することを目標とする．


Emotion recognition from speech based on both lingistic and prosodic features

言語情報と韻律情報を用いた音声からの感情識別

日本音響学会研究発表会講演論文集

日本音響学会研究発表会講演論文集


Automatic Construction of Japanese-Chinese Word Dictionary on Super-Function Extraction for Japanese-Chinese Machine Translation

日中機械翻訳のためのスーパー関数抽出における対訳辞書自動構築

第10回情報科学技術フォーラム講演論文集

第10回情報科学技術フォーラム講演論文集

本研究ではスーパー関数を用いた日英機械翻訳の利点と問題点を考察し，スーパー関数に基づく機械翻訳を用いて日中機械翻訳システムの試作を行う．また，新たに提案したSFの変数の拡張についても述べる．提案手法では変数となる品詞の種類が多くなるため，訳語を適切に選択するために，参照する単語辞書の自動作成手法を提案する．最後に，提案手法による自動翻訳実験を行い，スーパー関数に基づく日中機械翻訳の精度を向上するには，対象とする例文に応じた対訳単語辞書が必要であることを明らかにする．


Estimating Emotion of Wakamono Kotoba Based on Similarity of Example Sentences

用例間の類似度に基づく若者言葉の感情推定手法

第10回情報科学技術フォーラム講演論文集

第10回情報科学技術フォーラム講演論文集

若者言葉は，既存の語の言い換えたものであったり，省略表現も多いが，複合的な意味を持つ語や，既存の概念には属さない語も多 い．こうした語のために，新語義を定義する必要があるが，その定義方法について未解決の問題が多い．我々の研究の目標は，若者言葉を含む文からの感情推定である．若者言葉を特徴として感情推定を行う際に，若者言葉を，その意味や用法，さらには感情などで分類することができれば感情推定の精度向上につながると考えられる．そこで，本稿では，若者言葉の用例に基づき，感情表現に関する情報を抽出することで，若者言葉の感情を推定する手法を提案する．


クラスタリングに基づくGMM学習法による話者のモデル構築

クラスタリングに基づくGMM学習法による話者のモデル構築

電子情報通信学会技術研究報告


時系列アクティブ探索による類似音楽検索システムの改良

時系列アクティブ探索による類似音楽検索システムの改良

第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011)

第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011)


SIFT特徴量を用いた映像データに対する人物検索システムの開発

SIFT特徴量を用いた映像データに対する人物検索システムの開発

第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011)

第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011)


第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011)

第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011)


ハミングを入力とする類似音楽検索システムにおける自動採譜手法の検討

ハミングを入力とする類似音楽検索システムにおける自動採譜手法の検討

第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011)

第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2011)


感性特徴と画像特徴の相関関係に関する研究

感性特徴と画像特徴の相関関係に関する研究

電気関係学会四国支部連合大会講演論文集


類似画像検索システム『SUDACHI』を用いた商品レコメンデーション

類似画像検索システム『SUDACHI』を用いた商品レコメンデーション

第10回日本感性工学会大会

第10回日本感性工学会大会


ECサイトにおける画像の類似性判定∼『SUDACHI』の開発と商品推薦エンジンへの応用∼

日本行動計量学会第36回大会

日本行動計量学会第36回大会


WWW検索エンジンを用いた質問文内の用語特定手法

WWW検索エンジンを用いた質問文内の用語特定手法

平成19年度電気関係学会四国支部連合大会

平成19年度電気関係学会四国支部連合大会


関連語を用いたWWW検索結果のフィルタリング手法

関連語を用いたWWW検索結果のフィルタリング手法

平成19年度電気関係学会四国支部連合大会

平成19年度電気関係学会四国支部連合大会


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


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


A Japanese Specific Speakers' Corpus Long Period

特定話者長期間音声データベースの構築

日本音響学会2006年秋季研究発表会

日本音響学会2006年秋季研究発表会


Investigation on variability of performance on speaker depend speech recognition

特定話者音声認識における精度変動要因の分析

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


WWW検索システムにおける分野別URLデータベースを用いたナイーブ・ベイズ選定手法

言語処理学会第12回年次大会

言語処理学会第12回年次大会


WWW画像検索システムにおける再検索型検索質問拡張に基づくフィードバック検索

WWW画像検索システムにおける再検索型検索質問拡張に基づくフィードバック検索

言語処理学会第12回年次大会

言語処理学会第12回年次大会


A study of the suppression method of speech recognition performance against the utterance variation on the long and short period in a speaker

長・短期間の話者内音声変動による音声認識率の変化抑制法に関する検討

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


距離尺度にEarth Mover's Distanceを用いたハミングによる類似音楽検索手法


WWW画像検索システムにおける有害画像フィルタリング手法

WWW画像検索システムにおける有害画像フィルタリング手法


WWW画像検索システムにおける検索質問拡張に基づくフィードバック検索

WWW画像検索システムにおける検索質問拡張に基づくフィードバック検索


A study of the utterance variation on the long and short period in a speaker

長·短期間における音声の話者内変動に関する検討

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


言語メタデータに基づく画像コンテンツの検索

言語メタデータに基づく画像コンテンツの検索

言語処理学会第11回年次大会

言語処理学会第11回年次大会


Blind equalization method with multi-refrence cepstrum for DSR front-end

分散型音声認識のための複数参照ケプストラムを持つBlind Equalizationの検討

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


写真特徴に基づく顔画像検索

写真特徴に基づく顔画像検索

Japanese Journal of Science and Technology for Identification


A Study on Real-time Cepstral Variance Normalization

実時間分散正規化手法の検討

日本音響学会 秋季研究発表会

日本音響学会 秋季研究発表会


Real-time Channel Compensation Method for ETSI standard DSR Front-end

分散型音声認識のための実時間周波数特性正規化手法

日本音響学会 秋季研究発表会

日本音響学会 秋季研究発表会


話者情報を用いた映像検索システム

話者情報を用いた映像検索システム

情報科学技術フォーラム(FIT)2003

情報科学技術フォーラム(FIT)2003

情報科学技術フォーラム(FIT)2003

情報科学技術フォーラム(FIT)2003


A evaluation of ETSI STQ DSR Advanced Front-End on Japanese speech corpus

日本語音声コーパスを用いたETSI STQ DSR Advanced Front-endの評価

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


発話様式の変動に頑健な音声認識に関する研究

発話様式の変動に頑健な音声認識に関する研究

平成14年度電気関連学会四国支部連合大会

平成14年度電気関連学会四国支部連合大会


判別分析手法を用いた音声認識精度向上に関する研究

判別分析手法を用いた音声認識精度向上に関する研究

平成14年度電気関連学会四国支部連合大会

平成14年度電気関連学会四国支部連合大会


ETSI標準分散音声認識フロントエンドのための回線特性正規化手法

ETSI標準分散音声認識フロントエンドのための回線特性正規化手法

日本音響学会 秋季研究発表会

日本音響学会 秋季研究発表会


ETSI標準分散音声認識フロントエイドのための回線特性正規化手法

ETSI標準分散音声認識フロントエイドのための回線特性正規化手法

日本音響学会2002年秋季研究発表会

日本音響学会2002年秋季研究発表会


ETSI標準分散音声認識フロントエンドを用いた音声認識実験

ETSI標準分散音声認識フロントエンドを用いた音声認識実験

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


音素依存線形判別分析の検討

音素依存線形判別分析の検討

日本音響学会 秋季研究発表会

日本音響学会 秋季研究発表会


A Comparison of Signal Processing Front Ends for Non-Read Speech Recognition

自然発話音声認識における音響分析の比較

日本音響学会 秋季 研究発表会

日本音響学会 秋季 研究発表会


一般化相互情報量を用いた日本語形態素解析の予備検討

一般化相互情報量を用いた日本語形態素解析の予備検討

平成5年度電気関係学会四国支部連合大会

平成5年度電気関係学会四国支部連合大会


逆文法のLR状態遷移表を用いた構文制-One-Pass DP連続音声認識アルゴリズム

平成5年度電気関係学会四国支部連合大会

平成5年度電気関係学会四国支部連合大会


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

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

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．


ビット演算に基づく高速な音声ドキュメント検索語検出

ビット演算に基づく高速な音声ドキュメント検索語検出

第8回音声ドキュメント処理ワークショップ

第8回音声ドキュメント処理ワークショップ


オーディオ指紋検索に適した高速なハミング空間検索

オーディオ指紋検索に適した高速なハミング空間検索

情報処理学会音楽情報科学研究会

情報処理学会音楽情報科学研究会


フィルタバンク特徴量とEarth Mover's Distanceを用いた音楽検索

情報処理学会音楽情報科学研究会

情報処理学会音楽情報科学研究会


出現URLの類似性に着目したWWW空間からの関連語自動収集手法

出現URLの類似性に着目したWWW空間からの関連語自動収集手法


WWW画像検索システムを用いた関連語の自動収集手法

WWW画像検索システムを用いた関連語の自動収集手法


画像領域に対する言語メタデータ自動付与手法

画像領域に対する言語メタデータ自動付与手法

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005)

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005)


検索質問と字幕との文字画像特徴量間の距離に基づく映像シーン検索手法

検索質問と字幕との文字画像特徴量間の距離に基づく映像シーン検索手法

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005)

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2005)


Real-time Frequency Characteristic Normalization for ETSI DSR Front-end

周波数特性の変動に頑健な実時間分散音声認識手法


A Method for Analysis of Table Contents of HTML Format and Its Application

HTML形式の表構造の内容解析手法とその応用に関する研究

自然言語処理学会 研究報告

自然言語処理学会 研究報告


Dimensionality Reduction and Query Expansion of Information Retrieval using Non-negative Matrix Factorization

Non-negative Matrix Factorization を用いた情報検索モデルの次元圧縮および検索質問拡張

自然言語処理学会 研究報告

自然言語処理学会 研究報告


Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減

Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減

電子情報通信学会技術報告

電子情報通信学会技術報告


Non-negative Matrix Factorization を用いた情報検索


サポートベクターマシンによる適合性フィードバックを用いた情報検索

サポートベクターマシンによる適合性フィードバックを用いた情報検索


【座談会】言語と計算をめぐって

【座談会】言語と計算をめぐって