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en: 言語・音声・顔表情・脳波を総合利用した感情測定システム

ja: 言語・音声・顔表情・脳波を総合利用した感情測定システム

en: CMC Publishing Co.,Ltd.

ja: 株式会社 シーエムシー出版


en: Two-Level Attention with Multi-task Learning for Facial Emotion Estimation

en: Springer-Verlag

ja: Springer-Verlag

en: Valence-Arousal model can represent complex human emotions, including slight changes of emotion. Most prior works of facial emotion estimation only considered laboratory data and used video, speech or other multi-modal features. The effect of these methods applied on static images in the real world is unknown. In this paper, a two-level attention with multi-task learning (MTL) framework is proposed for facial emotion estimation on static images. The features of corresponding region were automatically extracted and enhanced by first-level attention mechanism. And then we designed a practical structure to process the features extracted by first-level attention. In the following, we utilized Bi-directional Recurrent Neural Network (Bi-RNN) with self-attention (second-level attention) to make full use of the relationship of these features adaptively. It can be concluded as a combination of global and local information. In addition, we exploited MTL to estimate the value of valence and arousal simultaneously, which employed the correlation of the two tasks. The quantitative results conducted on AffectNet dataset demonstrated the superiority of the proposed framework. In addition, extensive experiments were carried out to analysis effectiveness of different components.


en: EmoSense: Data-driven Emotion Sensing via Off-the-shelf WiFi Devices

en: IEEE

ja: IEEE


en: Smart Technologies for Emergency Response and Disaster Management (Chaoter 3, WiFi Fingerprint Localization for Emergency Response: Harvesting Environmental Dynamics for a Rapid Setup)

en: IGI Global

ja: IGI Global


en: Artificial Intelligence with Uncertainty

en: NTS

ja: NTS


en: Natural Language Processing Capabilities Required for Humanoid Nursing Robots

en: Fukuro Shuppan Publishing

ja: Fukuro Shuppan Publishing


en: Refinement by Filtering Translation Candidates and Similarity Based Approach to Expand Emotion Tagged Corpus

en: We attempted to expand corpus without translating target linguistic resource. The result of the evaluation experiment using the machine learning algorithm showed the effectiveness of the expanded emotion corpus based on the original languages unannotated sentences and their similar sentences.


en: Advanced Intelligence

ja: Advanced Intelligence

en: Tsinghua University Press,

ja: Tsinghua University Press,


en: Language Engineering, Affective Computing and Advanced Intelligence

en: BUPT publishing House

ja: BUPT publishing House


en: A Corpus-based Multi-label Emotion Classification using Maximum Entropy --- 20. Natural Language Processing and Cognitive Science, B. Sharp. and M. Zock (Eds.)

en: INSTICC Press

ja: INSTICC Press


en: International Advanced Information Institute


en: Artificial Intelligence and Affective Computing

ja: International Advanced Information Institute


en: Artificial Intelligence

ja: 人工知能，(分担)

en: 中国科学出版社

ja: 中国科学出版社


en: 科学技術前縁

ja: 科学技術前縁

en: 中国科学技術出版社

ja: 中国科学技術出版社

en: 現代科学技術発展の特徴の一つとしては，科学発見と技術発明から産業応用までのスピードが益々速く，周期も益々短くなる．この本では科学技術の前縁的な課題，成果，進展と動向を紹介する．内容は以下のようなメイン課題である．情報処理の方法·動向，画像処理と植物生産への応用，現代ロボット，インターフェース，複雑システム，通信技術，材料とエネルギー，生物医療，遺伝工学などがある．


en: 教養としての情報処理

ja: 教養としての情報処理

en: 株式会社 大学教育出版

ja: 株式会社 大学教育出版

en: 情報処理の基礎，一般情報処理演習の教材として，コンピュータの仕組み，ワークステーションの基本的な使い方，ウィンドウズの基本操作，文章の作成，図表の作成の方法，及び電子メールなどの使い方を述べる．


en: Information

ja: Information

en: International Information Institute Press

en: 国際会議Information-2000で発表された論文から精選された論文集である．自然科学と数学，工学と農学，医療と人工生命，経済と社会に渡る広範囲の情報について最新の進展と成果を述べる．さらに，諸分野での今後の課題と展望について述べる．


en: Geography Information System and MapInfo

ja: 地理情報システム

en: Science Press

ja: Science Press

en: 本書では地理情報システム(GIS)の基本知識及びMapInfoの応用技術を述べる．以下の3部分で構成される．第1部分は地理情報システム及びその開発技術を記述する．第2部分は地理情報システムの基本ソフトの使用方法及び応用実例を述べる．第3部分はMapBasic言語及びその応用について述べる．


en: Automatic Composition of Chinese Compound Words for Chinese-Japanese Machine Translation System

en: Computational Linguistics

ja: Computational Linguistics

en: 機械翻訳において文の解析を高精度で，かつ効率良く行うという観点から，できるだけ複合語単位で処理することが望ましく，個別の単語として扱うと，構文解析結果に曖昧性を発生しやすく，以後の翻訳過程に大きな影響を与える．本論文では，中日機械翻訳のための中国語文の複合語の自動合成手法を提案する．本手法の特徴として，(1)形態素解析の誤りを避けるため，動詞性の兼用品詞からなる複合語は辞書に登録せず，その都度合成すること，(2)構文解析の曖昧性を減少または解消するため，できるだけ早い段階で複合語を合成すること，(3)複合語合成ルールを用意して複合語合成を容易に実現し，処理時間を短縮すること，などがあげられる．この手法に基づく実験システムを構築し，実験により，本論文で提案した手法の有効性を確認された．


en: On Reservable Structural Ambiguities in Logically Parallel Translation System

en: 本論文では，超並列機械翻訳というパラダイムを提案する．超並列機械翻訳とは，超並列計算機という新しい計算機アーキテクチャ及び超並列モデルを基盤として，超並列人工知能技術を利用する機械翻訳に関する研究である．我々は超並列機械翻訳を，物理的張並列機械翻訳と論理的張並列機械翻訳に大別する．本論文では論理的超並列機械翻訳の概念と手法を述べ，日中機械翻訳を例としてシステムの構成概要を紹介する．論理的超並列機械翻訳は多数のモジュールから構成される．その中に翻訳の流れ，翻訳の動作を制御するモジュールがある．これを制御モジュールという．その他のモジュールが並列に各自の仕事をする．制御モジュールの機能は，入力した原言語文を多数独立のタスクに分けて，これを相応のモジュールに提供する．そして，各モジュールから提供した結果を総合して最終の訳文を生成する．このような概念に基づき，日中機械翻訳を構築するための家族モデルを開発した．このシステムでは，現在5つの独立のモジュールを持っている．最後に文章の並列性の抽出，問題別のアルゴリズムの開発などを述べる．


en: 基於家族模型的機器翻訳系統

ja: 基於家族模型的機器翻訳系統

en: 科学技術出版社

ja: 科学技術出版社

en: 我々は機械翻訳の新しい方法とする家族モデルを提案したが，このモデルを用い日中機械翻訳を開発し，その手法の有効性を評価する実験を行った．本論文ではこの実験結果を報告し，並列的な機械翻訳概念を提案した．


en: 利用句構造特徴実現的機械翻訳

ja: 利用句構造特徴実現的機械翻訳

en: 文を構成する句の特徴などを検討し，いろいろな句の構文特徴と意味関連性を抽出した．本論文ではこのような句の特徴に着目し，自動翻訳ルールを纏めた．さらに，このような翻訳ルールを開発している機械翻訳システムに組み込んで実験を行った．