図1. 言語話題の感情分析
図2. 感情話題グラフィックモデル
図3. 単語・文章感情認識率
| カテゴリー | 工学、情報 |
|---|---|
| キーワード | 確率的グラフィカルモデル、感情コンピューティング |
| 代表研究者 | 康 鑫 |
| 内容 |
1 言語話題の感情分析 人間の言語は「自然言語」と呼ばれます。いろんな知識や情報を伝える為に、人間はとても複雑な自然言語を使っています。本研は、コンピュータで、自然言語意味理解に基づいて、自然言語で表現された8種類の「感情」及び感情に関連する「話題」を認識する事を目指している。
文章内の単語意味と単語感情は話題変数（z）と感情確率変数（e, E）として、ベイズモデルで単語の分布を記述し、事後確率最大化によって学習する。各変数をギブスサンプリングアルゴリズムで推定し、1単語感情特徴抽出、2文章感情認識、3感情に関連する話題理解を実現する。
このモデルは非対称な分布に従う単語感情予測に対して十分にロバストであり、単語や文章の感情予測用に調整する上でも十分な柔軟性がありました。今後はより豊かな言語特徴を学習する上に、自然言語の意味・感情認識する事を目指している。
▼徳島大学理工学部 研究者紹介 （知能情報系一覧） |
| 分野 | 知能情報学・感性情報学 |
| 専門 | 情報工学専門分野 |
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