トップ›研究者一覧›康鑫

研究者を探す

研究者にアプローチする
更新情報を通知する

康鑫

徳島大学

プロフィール
教育活動
研究活動
社会活動
リサーチマップ・
Jグローバル
KAKEN
注目研究

研究者総覧で最新データを確認する

2024年11月15日更新

職名: 講師
電話: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
電子メール: kang-xin@tokushima-u.ac.jp
学歴: 2002/9: 東北大学（中国）ソフトウェア工学部ソフトウェア工学専攻 ( - 2006. 7.)
2006/9: 北京郵電大学情報工学研究科パターン認識と知能システム専攻 ( - 2009. 4.)
2009/10: 徳島大学先端技術科学教育部システム創生工学専攻 ( - 2013. 3.)
学位: 博士(工学) (徳島大学) (2013年3月)
職歴・経歴: 2015/4: 徳島大学助教, 大学院ソシオテクノサイエンス研究部 (-2016.3.)
2016/4: 徳島大学助教, 大学院理工学研究部 (-2017.3.)
2017/4: 徳島大学助教, 大学院社会産業理工学研究部 (-2024.6.)
2024/7: 徳島大学講師, 大学院社会産業理工学研究部

専門分野・研究分野: 情報学 (Informatics)
感性情報処理 (Affective Computing)
医用生体工学 (Biomedical Engineering)
自然言語処理 (Natural Language Processing)

研究者総覧で最新データを確認する

2024年11月15日更新

専門分野・研究分野: 情報学 (Informatics)
感性情報処理 (Affective Computing)
医用生体工学 (Biomedical Engineering)
自然言語処理 (Natural Language Processing)
担当経験のある授業科目: STEM演習 (学部)
ソフトウェア設計及び実験 (学部)
データサイエンス (大学院)
情報と職業 (学部)
技術英語基礎2 (学部)
機械翻訳特論 (大学院)
知能情報システム特別輪講 (大学院)
知能情報概論 (学部)
科学技術論E (大学院)
指導経験: 26人 (学士), 17人 (修士), 5人 (博士)

研究者総覧で最新データを確認する

2024年11月15日更新

専門分野・研究分野: 情報学 (Informatics)
感性情報処理 (Affective Computing)
医用生体工学 (Biomedical Engineering)
自然言語処理 (Natural Language Processing)

研究テーマ: AI透明性 (人工知能 (artificial intelligence), 深層学習 (deep learning), 因果関係学習, 認知二重過程模倣型神経記号AI)
マルチモーダル感性計算 (人工知能 (artificial intelligence), 深層学習 (deep learning), マルチモーダル機械学習, 感情認識)
精神保健のAI支援 (認知二重過程模倣型神経記号AI, 因果関係学習, マルチモーダル機械学習, うつ病診断補助AI)
金融決策のAI支援 (人工知能 (artificial intelligence), 深層学習 (deep learning), 因果関係学習, 大規模言語モデル, 金融工学 (financial engineering))
大規模言語モデルに基づく汎用人工知能 (人工知能 (artificial intelligence), 深層学習 (deep learning), 認知心理学 (cognitive psychology), 最適化 (optimization))

著書

谷岡広樹, 康鑫 :
いちばんやさしいディープラーニング入門教室,
株式会社ソーテック, 東京, 2018年2月.

(キーワード): 機械学習 (machine learning) / ディープラーニング / Keras / Python

Fuji Ren, Shun Nishide, Kazuyuki Matsumoto, XIN KANG, Duo Feng and Mengjia He :
Artificial Intelligence with Uncertainty,
NTS, Jun. 2017.

論文

Kiuchi Keita, XIN KANG, Ryota Nishimura, Sasayama Manabu and Kazuyuki Matsumoto :
Predicting Physical and Mental Health Status One Month Later through Interview-Based Stress Assessment,
Industrial Health, Vol.62, No.4, 237-251,

(要約): This study conducted an interview-based stress evaluation that considered the psychosocial models of work stress and verified the evaluations predictive validity. A four-stage assessment comprising a pre-survey, pre-interview questionnaire, stress assessment interview, and post-survey after one month was conducted with 50 Japanese workers. Additionally, 16 occupational health professionals provided stress evaluations based on recorded interview videos. Variables based on intraclass correlation coefficients (ICCs) were computed in multiple ways to compare the agreement among the evaluators. The generalized estimating equation (GEE) was conducted to evaluate the prediction models. The overall ICC among the evaluators was 0.58. The GEE revealed that the mean score of the evaluators in the interview-based stress evaluation significantly predicted psychological symptoms (β =2.02, p=0.019), burnout (β =0.77, p<0.001), and well-being (β =0.64, p=0.007) one month later, even after adjusting for the self-reported stress levels measured in the pre-survey. The predictive validity of the proposed interview-based stress evaluation was confirmed. Although there are several challenges in standardizing this evaluation, semi-structured interviews are an effective tool for understanding work stress.
(キーワード): burnout / chronic stress / interview-based assessment / job stress / stress assessment / well-being
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.2486/indhealth.2023-0144
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2486/indhealth.2023-0144

(DOI: 10.2486/indhealth.2023-0144) Keita Kiuchi, Hidehiro Umehara, Koushi Irizawa, XIN KANG, Masahito Nakataki, Minoru Yoshida, Shusuke Numata and Kazuyuki Matsumoto :
An Exploratory Study of the Potential of Online Counseling for University Students by a Human-Operated Avatar Counselor,
Healthcare, Vol.12, No.1287, 2024.

(要約): Recently, the use of digital technologies, such as avatars and virtual reality, has been increasingly explored to address university students mental health issues. However, there is limited research on the advantages and disadvantages of counselors using avatars in online video counseling. Herein, 25 university students were enrolled in a pilot online counseling session with a human counselor-controlled avatar, and asked about their emotional experiences and impressions of the avatar and to provide qualitative feedback on their communication experience. Positive emotions during the session were associated with impressions of the avatars intelligence and likeability. The anthropomorphism, animacy, likeability, and intelligent impressions of the avatar were interrelated, indicating that the avatars smile and the counselors expertise in empathy and approval may have contributed to these impressions. However, no associations were observed between participant experiences and their prior communication with avatars, or between participant experiences and their gender or the perceived gender of the avatar. Accordingly, recommendations for future practice and research are provided. Accumulating practical and empirical findings on the effectiveness of human-operated avatar counselors is crucial for addressing university students mental health issues.
(キーワード): avatar counseling / human-operated avatars / university students / digital mental health / empathy / communication / anthropomorphism / animacy / likeability / perceived intelligence
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/healthcare12131287
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 38998822; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85198398651

(DOI: 10.3390/healthcare12131287, PubMed: 38998822, Elsevier: Scopus) 康鑫 :
Neuro-Symbolic AIと生成AIによるdimABSAタスクの透明性探求講演,
信学技報, Vol.124, No.90, 74-79, 2024年.

(キーワード): 生成 AI / Neuro-Symbolic AI / 透明的 AI / 感性計算 / Multi-Agent Collaboration

Linhuang Wang, XIN KANG, Fei Ding, Satoshi Nakagawa and Fuji Ren :
A Joint Local Spatial and Global Temporal CNN-Transformer for Dynamic Facial Expression Recognition,
Applied Soft Computing, Vol.161, 1-13, 2024.

(キーワード): Dynamic facial expression recognition / Affective computing / Transformer / Convolution neural network
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 119348
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.asoc.2024.111680
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.asoc.2024.111680

(徳島大学機関リポジトリ: 119348, DOI: 10.1016/j.asoc.2024.111680) Fei Ding, XIN KANG, Linhuang Wang, Yunong Wu, Satoshi Nakagawa and Fuji Ren :
Causal Inference and Prefix Prompt Engineering Based on Text Generation Models for Financial Argument Analysis,
Electronics, Vol.13, No.9, 1-16, 2024.

(キーワード): Generative Learning / Financial Argument Analysis / Prompt Engineering / 因果推論 (causal inference)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/electronics13091746
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/electronics13091746

(DOI: 10.3390/electronics13091746) Keita Kiuchi, XIN KANG, Ryota Nishimura, Manabu Sasayama and Kazuyuki Matsumoto :
Causal Effects of High Stress Assessed via Interviews on Mental and Physical Health: Toward Computer Agent-Driven Stress Assessment,
Journal of Occupational and Environmental Medicine, 2024.

(要約): This study investigated the causal effect of high stress assessment via an interview on the mental and physical health of workers one month later. Stress assessment interviews and feedback were conducted with 50 Japanese workers. In addition to the interviewer, two occupational health professionals assessed participants' stress based on recordings. The average treatment effect was estimated by propensity score matching. High stress, according to the interview-based assessment, had a significant negative causal effect on self-reported well-being one month later (95% confidence interval: -3.02, -1.10). In addition, no effect of high stress on stress load, mental and physical symptoms, or burnout was observed. This study provides important insights into the prognosis of individuals who were assessed through interviews to have high stress. The findings are expected to help automate stress assessments using computer agents.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1097/JOM.0000000000003117
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 38603579; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 38603579; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1097/JOM.0000000000003117

(DOI: 10.1097/JOM.0000000000003117, PubMed: 38603579) Fuji Ren, Yangyang Zhou, Jiawen Deng, Kazuyuki Matsumoto, Duo Feng, Tianhao She, Ziyun Jiao, Zheng Liu, Taihao Li, Satoshi Nakagawa and XIN KANG :
Tracking Emotions using an Evolutionary Model of Mental State Transitions: Introducing a New Paradigm,
Intelligent Computing, 1-24, 2024.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.34133/icomputing.0075
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.34133/icomputing.0075

(DOI: 10.34133/icomputing.0075) Rongyu Dou and XIN KANG :
TAM-SenticNet: A Neuro-Symbolic AI approach for early depression detection via social media analysis,
Computers & Electrical Engineering, Vol.114, 1-10, 2024.

(キーワード): Neuro-Symbolic AI / Depression detection / Social media analysis / Early intervention / Sentiment analysis
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118923
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.compeleceng.2023.109071
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85183150959

(徳島大学機関リポジトリ: 118923, DOI: 10.1016/j.compeleceng.2023.109071, Elsevier: Scopus) Yuxiang Zhou, XIN KANG, Fuji Ren, Huimin Lu, Satoshi Nakagawa and Xiao Shan :
A Multi-attention and Depthwise Separable Convolution Network for Medical Image Segmentation,
Neurocomputing, Vol.564, No.126970, 2023.

(キーワード): U-Net / dual attention / attention gate / depthwise separable convolution / medical image segmentation
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118693
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.neucom.2023.126970
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.neucom.2023.126970

(徳島大学機関リポジトリ: 118693, DOI: 10.1016/j.neucom.2023.126970) LIU ZHENG, XIN KANG and Fuji Ren :
Dual-TBNet: Improving the Robustness of Speech Features via Dual-Transformer-BiLSTM for Speech Emotion Recognition,
IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol.31, 2193-2203, 2023.

(キーワード): speech emotion recognition / affective computing / speech representation learning / feature fusion Transformer
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118515
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TASLP.2023.3282092
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/TASLP.2023.3282092

(徳島大学機関リポジトリ: 118515, DOI: 10.1109/TASLP.2023.3282092) Fei Ding, XIN KANG and Fuji Ren :
Neuro or Symbolic? Fine-tuned Transformer with Unsupervised LDA Topic Clustering for Text Sentiment Analysis,
IEEE Transactions on Affective Computing, 1-15, 2023.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118516
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TAFFC.2023.3279318
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/TAFFC.2023.3279318

(徳島大学機関リポジトリ: 118516, DOI: 10.1109/TAFFC.2023.3279318) Yangyang Zhou, XIN KANG and Fuji Ren :
Prompt Consistency for Multi-label Textual Emotion Detection,
IEEE Transactions on Affective Computing, 1-10, 2023.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118259
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TAFFC.2023.3254883
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85149879267

(徳島大学機関リポジトリ: 118259, DOI: 10.1109/TAFFC.2023.3254883, Elsevier: Scopus) XIN KANG, Shi Xuefeng, Yunong Wu and Fuji Ren :
Active learning with complementary sampling for instructing class-biased multi-label text emotion classification,
IEEE Transactions on Affective Computing, Vol.14, No.1, 523-536, 2023.

(キーワード): Active Learning / Complementary Sampling / Class Biased Multi Label Classification / Text Emotion
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118256
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TAFFC.2020.3038401
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/TAFFC.2020.3038401

(徳島大学機関リポジトリ: 118256, DOI: 10.1109/TAFFC.2020.3038401) Fuji Ren, Zheng Liu and XIN KANG :
An efficient framework for constructing speech emotion corpus based on integrated active learning strategies,
IEEE Transactions on Affective Computing, Vol.13, No.4, 1929-1940, 2022.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118257
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TAFFC.2022.3192899
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/TAFFC.2022.3192899

(徳島大学機関リポジトリ: 118257, DOI: 10.1109/TAFFC.2022.3192899) Li Zhiyang, Li Bin, Ni Hongjun, Fuji Ren, Lv Shuaishuai and XIN KANG :
An Effective Surface Defect Classification Method Based on RepVGG with CBAM Attention Mechanism (RepVGG-CBAM) for Aluminum Profiles,
Metals, Vol.12, No.11, 1-16, 2022.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118180
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/met12111809
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85141827896

(徳島大学機関リポジトリ: 118180, DOI: 10.3390/met12111809, Elsevier: Scopus) Hirokazu Ito, Kazuyuki Matsumoto, XIN KANG, Tetsuya Tanioka, Yuko Yasuhara, Rozzano De Castro Locsin and Fuji Ren :
The AI Development Through Transforming Tacit Knowledge to Explicit Knowledge of Nurses' Dialogue for Patients with Dementia,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.12, No.1, 11-21, 2021.

(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / 人工知能 (artificial intelligence) / dementia care / PsyNACS / explicit and tacit knowledge / nurses' dialogue / humanoid robot
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1010576118604664832

(CiNii: 1010576118604664832) wenjie Liu, Wu Guoqing, Fuji Ren and XIN KANG :
DFF-ResNet: An Insect Pest Recognition Model based on Residual Networks,
Big Data Mining and Analytics, Vol.3, No.4, 300-310, 2020.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115879
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.26599/BDMA.2020.9020021
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.26599/BDMA.2020.9020021

(徳島大学機関リポジトリ: 115879, DOI: 10.26599/BDMA.2020.9020021) Jiaqiao Zhang, XIN KANG, Hongjun Ni and Fuji Ren :
Surface defect detection of steel strips based on classification priority YOLOv3-dense network,
Ironmaking and Steelmaking, Vol.8, 1-12, 2020.

(要約): The steel strip is an essential raw material in the machinery industry. Besides, the surface defects of the steel strip directly determine its performance. To achieve rapid and effective detection of the defects, a CP-YOLOv3-dense (classification priority YOLOv3 DenseNet) neural network was proposed in the present study. The model used YOLOv3 as basic network, implemented priority classification on the images, and then replaced the two residual network modules with two dense network modules. Therefore, the network can receive the multi-layer convolution features output by the dense connection block before making predictions, consequently enhancing the reuse and fusion of features. Finally, the six kinds of surface defects were detected by the improved network. According to the results, the detection precision of the CP-YOLOv3-dense network is 85.7%, the recall rate is 82.3%, the mean average precision is 82.73%, and the detection time of each image is 9.68 ms.
(キーワード): Steel strip / defect detection / 深層学習 (deep learning) / 神経回路モデル (neural network model) / surface technology
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115375
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1080/03019233.2020.1816806
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85091091649

(徳島大学機関リポジトリ: 115375, DOI: 10.1080/03019233.2020.1816806, Elsevier: Scopus) Zheng Liu, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Vowel priority lip matching scheme and similarity evaluation model based on humanoid robot Ren-Xin,
Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2020.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118255
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s12652-020-02175-9
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85086366472

(徳島大学機関リポジトリ: 118255, DOI: 10.1007/s12652-020-02175-9, Elsevier: Scopus) XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
Toward action comprehension for searching: Mining actionable intents in query entities,
Journal of the Association for Information Science and Technology, 2019.

(キーワード): action mining / actionable knowledge / actionable intent ranking
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118254
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/asi.24220
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064660402

(徳島大学機関リポジトリ: 118254, DOI: 10.1002/asi.24220, Elsevier: Scopus) XIN KANG, Fuji Ren and Yunong Wu :
Exploring latent semantic information for textual emotion recognition in Blog articles,
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, Vol.5, No.1, 204-216, 2018.

(キーワード): emotion recognition / natural language understanding / emotion-topic model / Bayesian inference / multi-label classification
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115378
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/JAS.2017.7510421
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/JAS.2017.7510421

(徳島大学機関リポジトリ: 115378, DOI: 10.1109/JAS.2017.7510421) Yunong Wu, Kenji Kita, Kazuyuki Matsumoto, XIN KANG and Fuji Ren :
Constructing A Short Text Conversation system Based on the Relations Between Posts and Comments,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.3, 369-380, 2017. Shun Nishide, Hidenobu Shibasaki, XIN KANG and Fuji Ren :
Generation of Humanlike Facial Expression for Natural Human-Robot Interaction System,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.1, 77-65, 2017.

(要約): Recognition and expression of emotions are indispensible functions for robots intended to play a role in the human society. Among various modalities, facial expression is said to be one of the most important factors for represent emotions. In this paper, we present our work on creating humanlike facial expressions for the humanoid robot Actroid, and adapting it to actual human-robot interaction scenario. Facial expressions were created manually using the software Wten source code, by adjusting parameters of facial features. The created expressions were implemented in a xed dialogue between a human and robot. Experiments were conducted with human subjects talking with the robot. Evaluations were done using questionaires on naturalness and e ectiveness of facial expressions during the dialogue.
(キーワード): Human robot interaction / Facial expression / Humanoid robot

XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
Disambiguating Users' Temporal Intent in Search Queries with Deep Neural Networks,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.1, 11-28, 2017. Chao Li, Fuji Ren and XIN KANG :
Selectional Preferences Based on Distributional Semantic Model,
WSEAS Transactions on Computers, Vol.15, 258-264, 2016.

(要約): In this paper, we propose a approach based on distributional semantic model to the selectional preference in the verb & dobj (direct object) relationship. The distributional representations of words are employed as the semantic feature by using theWord2Vec algorithm. The machine learning method is used to build the discrimination model. Experimental results show that the proposed approach is effective to discriminate the compatibility of the object words and the performance could be improved by increasing the number of training data. By comparing the previous method, the proposed method obtain the promising results with obvious improvement. Moreover, the results demonstrate that the semantics is an universal, effective and stable feature in this task, which is consistent with our awareness of using words.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118263

(徳島大学機関リポジトリ: 118263) Sun Yan, Fuji Ren, XIN KANG and Changqin Quan :
Developing a Japanese Adverb-Emotion Corpus to Investigate the Effect of Adverbs in Japanese Sentence Emotion Classification,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.8, No.1, 99-116, 2016.

(キーワード): adverb emotion / emotion feature / emotion corpus / emotion classification

XIN KANG, Fuji Ren and Yunong Wu :
Semi-Supervised Learning of Author-Specific Emotions in Micro-Blogs,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.11, No.6, 768-775, 2016.

(要約): テキストから感情を学習することは，情動計算における積極的な研究課題であった．しかし，感情と言語機能との間の信頼できる接続の欠如は，ひどく偏った感情予測を引き起こした．さらに，感情表現における著者固有のパターンは，決して研究されていない感情予測に潜在的に影響を与える可能性がある．本論文では，ベイジアンネットワークを用いた大規模マイクロブログ文書から感情的特徴を学習し，著者固有の感情予測を生成する感情遷移要因を導入するための半教師付き学習アルゴリズムを提案する．私たちは，信念の伝播を通じてマイクロブログストリームの著者固有の感情を推測し，期待最大化推定手順を通じて感情的な特徴を学習する．我々は，マイクロブログストリームコーパス上の単一ラベルとマルチラベルの感情予測の結果を報告し，半教師付きの特徴学習戦略と感情遷移パターンの組み込みによって達成された改善を分析する．最後に，著者らの感情分布に基づいたパーソナリティ分析を行い，学習した特徴の感情分布を調べる．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22302
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.22302

(DOI: 10.1002/tee.22302) Yan Sun, Changqin Quan, XIN KANG, Zuopeng Zhang and Fuji Ren :
Customer emotion detection by emotion expression analysis on adverbs,
Information Technology and Management, Vol.16, No.4, 303-311, 2015.

(要約): 本研究では，顧客の感情のずれを検出するために，副詞の感情表現について検討する．我々が開発した日本語副詞感情コーパスに基づき，異なる副詞を含んだ副詞素性の有効性を評価する．
(キーワード): Affective computing / E-business / Customer emotions / Adverb analysis
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s10799-014-0204-2
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10799-014-0204-2

(DOI: 10.1007/s10799-014-0204-2) Fuji Ren, XIN KANG and Changqin Quan :
Examining Accumulated Emotional Traits in Suicide Blogs with an Emotion Topic Model,
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Vol.20, No.5, 1384-1396, 2015.

(要約): 最近の研究は，感情的な形質と自殺との間の信頼できる関係を証明している．しかし，自殺の検出と予防は，主に臨床センターで実施されており，効果的な治療を限られた人々の集団に限定している．一般人の自殺リスクの検出を助けるために，私たちは，人々の毎日の文章(ブログ)から蓄積された感情情報を探索し，自殺行動を予測するこれらの感情的特徴を調べることによって，新しい方法を提案する．複雑な感情トピック(CET)モデルを使用して，8つの基本感情カテゴリと5つの感情強度レベルに基づいて，ブログストリーム内の基礎感情および感情関連トピックを検出する．我々は3つの累積感情特性，すなわち連続ブログ感情の蓄積，共分散および推移を提案し，感情特性と自殺リスクとの関係を調べるために一般化線形回帰アルゴリズムを用いる．我々の実験結果は，感情遷移特性が自殺リスクをより区別する傾向にあり，線形回帰における3つの特性の組み合わせがより差別的な予測を生成することを示唆している．
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118262
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/JBHI.2015.2459683
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 26208372; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 26208372; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/JBHI.2015.2459683

(徳島大学機関リポジトリ: 118262, DOI: 10.1109/JBHI.2015.2459683, PubMed: 26208372) Fuji Ren and XIN KANG :
Employing Hierarchical Bayesian Networks in Simple and Complex Emotion Topic Analysis,
Computer Speech & Language, Vol.27, No.4, 943-968, 2013.

(要約): 従来の感情モデルは，ドキュメント全体に対して単一の感情を識別していた．これは，ほとんどのドキュメントでは複数の感情が混ざって表現されている事実を無視していることになる．そこで本論文では，ドキュメントに複雑な感情を見つけるために感情の強度とトピック・モデルを感情分析に導入し，ドキュメントが表わす感情がトピックに応じてどのように変化していくかについて分析した．潜在的なトピックと感情の関係を表現するために，階層的ベイズネットワークを用いた．実験を行ったところ，提案した手法は単一の感情分類に対して従来の手法より優れた結果を得た．更に複雑な感情分類に対しても有効であることが確認された．得られた結果を詳細に分析したところ，ドキュメント中のトピックの分布が表現している感情と密接な関係があることがわかった．
(キーワード): Emotion classification / Emotion topic model / Complex emotion / Hierarchical Bayesian network
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.csl.2012.07.012
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84875925315

(DOI: 10.1016/j.csl.2012.07.012, Elsevier: Scopus) XIN KANG and Fuji Ren :
Predicting Complex Word Emotions and Topics through a Hierarchical Bayesian Network,
China Communications, Vol.9, No.3, 99-109, 2012.

(要約): In this paper, we provide a Word Emotion Topic (WET) model to predict the complex word e-motion information from text, and discover the dis-tribution of emotions among different topics. A complex emotion is defined as the combination of one or more singular emotions from following 8 basic emotion categories: joy, love, expectation, surprise, anxiety, sorrow, anger and hate. We use a hierarchical Bayesian network to model the emo-tions and topics in the text. Both the complex emo-tions and topics are drawn from raw texts, without considering any complicated language features. Our experiment shows promising results of word emo-tion prediction, which outperforms the traditional parsing methods such as the Hidden Markov Model and the Conditional Random Fields(CRFs) on raw text. We also explore the topic distribution by ex-amining the emotion topic variation in an emotion topic diagram.
(キーワード): word emotion classification / complex emotion / emotion intensity prediction / emotion-top-ic variation / hierarchical Bayesian network
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118261
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84861773080

(徳島大学機関リポジトリ: 118261, Elsevier: Scopus) Yunong Wu, Kenji Kita, Fuji Ren, Kazuyuki Matsumoto and XIN KANG :
Exploring the Importance of Modification Relation for Emotional Keywords Annotation and Emotion Types Recognition,
International Journal of Intelligent Engineering and Systems, Vol.4, No.4, 19-26, 2011.

(要約): 本研究では感情キーワードの付与と，感情タイプ認識における，修飾関係の重要度を推定する手法を提案した．具体的には，中国語感情コーパスRen-CECpsを用いて，程度を表す語，否定語，接続語の3つの修飾素性を抽出する．実験の結果，文に対する感情キーワードの付与と，感情タイプの認識の精度の改善を達成できた．
(キーワード): Emotional Keywords Annotation / Emotion types recognition / Modification relation / CRFs
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.22266/ijies2011.1231.03
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84859614924

(DOI: 10.22266/ijies2011.1231.03, Elsevier: Scopus)

MISC

研究者総覧に該当データはありませんでした。

総説・解説

研究者総覧に該当データはありませんでした。

講演・発表

XIN KANG, Zhang Zhifei, Jiazheng Zhou, Yunong Wu, Shi Xuefeng and Kazuyuki Matsumoto :
TMAK-Plus at SIGHAN-2024 dimABSA Task: Multi-Agent Collaboration for Transparent and Rational Sentiment Analysis,
The 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2024), 1-8, Bangkok, Aug. 2024. Wang Linhuang, XIN KANG, Ding Fei, Haitao Yu, Yunong Wu, Kazuyuki Matsumoto, Nakagawa Satoshi and Fuji Ren :
Self Decoupling-Reconstruction Network for Facial Expression Recognition,
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2024), 1-8, Yokohama, Jul. 2024. Linhuang Wang, XIN KANG, Satoshi Nakagawa and Fuji Ren :
Msstnet: A Multi-Scale Spatio-Temporal CNN-Transformer Network for Dynamic Facial Expression Recognition,
The 49th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, & Signal Processing (ICASSP 2024), 1-5, Apr. 2024.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICASSP48485.2024.10446699
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85201179213

(DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10446699, Elsevier: Scopus) Yamane Daichi and XIN KANG :
TUA1 at NTCIR-17 FinArg-1 Task,
Proceedings of the 17th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 1-5, Tokyo, Dec. 2023. Yuxiang Zhou, XIN KANG, Fuji Ren, Satoshi Nakagawa and Xiao Shan :
DEU-Net: Dual Encoder U-Net for 3D Medical Image Segmentation,
The 22nd International Conference on Computer and Information Technology, 1-7, Nov. 2023.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TrustCom60117.2023.00382
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85195458711

(DOI: 10.1109/TrustCom60117.2023.00382, Elsevier: Scopus) Fujita Ryo and XIN KANG :
Research on Creating Buzzing Tweets Through Large Language Models,
The 8th International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics (ISAIR 2023), 1-8, Oct. 2023. Tomomatsu Toyohiko and XIN KANG :
Facial Expression Recognition Using Self-Supervised Learning,
The 8th International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics (ISAIR 2023), 1-16, Oct. 2023. Linhuang Wang, XIN KANG, Satoshi Nakagawa and Fuji Ren :
CenterMatch: A Center Matching Method for Semi-supervised Facial Expression Recognition,
The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV 2023), 1-12, Oct. 2023.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-99-8537-1_30
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85181773525

(DOI: 10.1007/978-981-99-8537-1_30, Elsevier: Scopus) Ochi Arata and XIN KANG :
Learning a Parallel Network for Emotion Recognition Based on Small Training Data,
The 8th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI 2022), 1-5, Jan. 2023.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSAI57119.2022.10005394
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85146951828

(DOI: 10.1109/ICSAI57119.2022.10005394, Elsevier: Scopus) Shingo Hanahira and XIN KANG :
Resolving Context Contradictions in the Neural Dialogue System based on Sentiment Information,
The 7th International Conference on Machine Learning and Soft Computing (ICMLSC2023), 1-8, Jan. 2023.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3583788.3583816
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85162696400

(DOI: 10.1145/3583788.3583816, Elsevier: Scopus) Hagio Shohei and XIN KANG :
A Study of Response Sentence Generation Considering Topic in Neural Dialogue Model,
The 1st International Conference on Communication, Security and Artificial Intelligence (ICCSAI-2022), 1-6, Dec. 2022. Li Xiudong, XIN KANG and Fuji Ren :
Use Active Learning to Construct Japanese Emoji Emotion Database,
Communications in Computer and Information Science, Vol.1701, 332-340, Dec. 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-19-7943-9_29
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85145262078

(DOI: 10.1007/978-981-19-7943-9_29, Elsevier: Scopus) He Jiaxin, XIN KANG and Fuji Ren :
Gait Recognition for Laboratory Safety Management Based on Human Body Pose Model,
Communications in Computer and Information Science, Vol.1701, 323-331, Dec. 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-19-7943-9_28
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85145261599

(DOI: 10.1007/978-981-19-7943-9_28, Elsevier: Scopus) Haoyu Wang, XIN KANG and Fuji Ren :
Emotion-Sentence-DistilBERT: A Sentence-BERT-Based Distillation Model for Text Emotion Classification,
Communications in Computer and Information Science, Vol.1701, 313-322, Dec. 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-19-7943-9_27
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85145253184

(DOI: 10.1007/978-981-19-7943-9_27, Elsevier: Scopus) Junya Furutani, XIN KANG, Keita Kiuchi, Ryota Nishimura, Manabu Sasayama and Kazuyuki Matsumoto :
Learning a Bimodal Emotion Recognition System Based on Small Amount of Speech Data,
2022 8th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI), 160-164, Kunming, China, Dec. 2022.

(要約): 本論文では，少量の音声データを用いて，音声とテキスト情報に基づくバイモーダル感情認識システムを提案する．具体的には，音声を音声とテキストに分割し，各モーダルに対する感情分類器を学習する．これらの感情分類器から得られた確率をメーラビアンの法則に基づいて重み付けし，各感情ごとに合計することで，最終的なバイモーダル感情認識のスコアを算出する．感情ラベルが付与された日本語音声データが少ないという問題を解決しつつ，高精度なシステムを構築するために，我々は新しいデータ補強法を提案し，事前学習されたVGG16モデルと微調整されたBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)モデルに基づく伝達学習アプローチをツイートに採用する．提案手法の有効性を証明するため，怒り，悲しみ，喜び，恐怖，驚き，嫌悪，中立の7つの感情状態に対する認識結果を明らかにした．その結果，提案手法によるデータ補強が精度を向上させ，音声とテキストに基づくバイモーダル予測が単一モデルによる予測よりも優れていることが示唆された．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSAI57119.2022.10005454
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85146960025

(DOI: 10.1109/ICSAI57119.2022.10005454, Elsevier: Scopus) Tomoki Kusunose, XIN KANG, Keita Kiuchi, Ryota Nishimura, Manabu Sasayama and Kazuyuki Matsumoto :
Facial Expression Emotion Recognition Based on Transfer Learning and Generative Model,
2022 8th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI), 107-112, Kunming, China, Dec. 2022.

(要約): 表情感情認識は，人間と機械の自然な会話を支援する上で重要な役割を果たす研究テーマとして注目されている．しかし，このようなモデルを学習するためには，大量のラベル付き表情画像が必要であり，そのリソースは限られているのが現状である．この問題を解決するために，StyleGAN2を用いたデータ補強法を提案し，7つの感情に関する人工表情画像を生成し，追加学習データとして用いる．さらに，伝達学習によりVGG16ネットワークに基づく表情感情認識モデルを学習する．本研究では，伝達学習を用いた手法を提案し，学習したVGG16とStyleGAN2を用いて表情画像を拡張し，より高い認識精度を実現するための実験を行うことで，人種別表情感情認識を実現した．CFEEデータセットを用いた実験の結果，伝達学習により75.10%の感情認識精度を得ることができ，さらに表情画像を拡張することで82.04%まで精度が向上することが示唆された．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSAI57119.2022.10005478
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85146960739

(DOI: 10.1109/ICSAI57119.2022.10005478, Elsevier: Scopus) Zhou yuxiang, XIN KANG and Fuji Ren :
MDSU-Net: A Multi-attention and Depthwise Separable Convolution Network for Stroke Lesion Segmentation,
2022 9th International Conference on Biomedical and Bioinformatics Engineering (ICBBE 2022), 1-14, Nov. 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3574198.3574200
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85150363787

(DOI: 10.1145/3574198.3574200, Elsevier: Scopus) Fuji Ren, Jiao Ziyun and XIN KANG :
Improved Transformer-based Implicit Latent GAN with Multi-headed Self-attention for Unconditional Text Generation,
The Fifth International Conference on Intelligence Science (ICIS2022), Vol.659, 166-173, Oct. 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-031-14903-0_18
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85144543119

(DOI: 10.1007/978-3-031-14903-0_18, Elsevier: Scopus) XIN KANG, Rongyu Dou and Haitao Yu :
TUA1 at eRisk 2022: Exploring Affective Memories for Early Detection of Depression,
Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction. Proceedings of the Thirteenth International Conference of the CLEF Association (CLEF 2022), Vol.13390, 1-12, Sep. 2022.

(キーワード): Time-aware affective memory / affective state / latency penalty / Early Detection of Depression
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85136934660

(Elsevier: Scopus) Li Bin, Fuji Ren, Ni Hongjun, XIN KANG, Lv Shuaishuai and Hao Zhuangzhuang :
Classification Method of Surface Defects of Aluminum Profile Based on Transfer Learning,
International Conference on Machine Learning and Intelligent Systems Engineering (MLISE 2022), 1-5, Aug. 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/MLISE57402.2022.00008
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85143074519

(DOI: 10.1109/MLISE57402.2022.00008, Elsevier: Scopus) Ding Fei, XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
TUA1 at the NTCIR-16 DialEval-2 Task,
Proceedings of the 16th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 1-5, Jun. 2022. Zhou Yangyang, XIN KANG and Fuji Ren :
Employing Contrastive Strategies for Multi-label Textual Emotion Recognition,
12th International Conference on Intelligent Information Processing (IIP2022), 13-24, May 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-031-03948-5_24
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85132047240

(DOI: 10.1007/978-3-031-03948-5_24, Elsevier: Scopus) Liu Zheng, XIN KANG and Fuji Ren :
Improving speech emotion recognition by fusing pre-trained and acoustic features using Transformer and BiLSTM,
12th International Conference on Intelligent Information Processing (IIP2022), 1-12, May 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-031-03948-5_28
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85132037268

(DOI: 10.1007/978-3-031-03948-5_28, Elsevier: Scopus) Yuma Komoto, XIN KANG and Fuji Ren :
Creating a Japanese dialogue corpus with multi-level topic analysis,
2022 4th International Conference on Natural Language Processing, Mar. 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICNLP55136.2022.00065
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85139450830

(DOI: 10.1109/ICNLP55136.2022.00065, Elsevier: Scopus) Tatsuya Ikegami, XIN KANG and Fuji Ren :
Improvement of Japanese Text Emotion Analysis by Active Learning Using Transformers Language Model,
Proceeding of 2022 IEEE 14th International Conference on Computer Research and Development(ICCRD), 171-177, Jan. 2022.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICCRD54409.2022.9730387
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85127793016

(DOI: 10.1109/ICCRD54409.2022.9730387, Elsevier: Scopus) Zhuangzhuang Hao, Fuji Ren, XIN KANG, Ni Hongjun, Lv Shuaishuai and Wang Hui :
Classification of Steel Strip Surface Defects Based on Optimized ResNet18,
2021 IEEE International Conference on Agents (ICA), 61-62, Dec. 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICA54137.2021.00018
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85127619007

(DOI: 10.1109/ICA54137.2021.00018, Elsevier: Scopus) KAIXUAN WANG, Fuji Ren, XIN KANG, Shuaishuai Lv, Hongjun Ni and Yuan Haifeng :
Thermal Defect Detection and Location for Power Equipment based on Improved VGG16,
Proceedings of the 5th IEEE International Conference on Agent, Dec. 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICA54137.2021.00014
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85127674002

(DOI: 10.1109/ICA54137.2021.00014, Elsevier: Scopus) Kubono Yusuke, Shun Nishide, XIN KANG and Fuji Ren :
Prediction and Generation of Multiple Complex Drawing Figures From Partial Drawing Sequences,
13th International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment, and Management, 1-5, Nov. 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/HNICEM54116.2021.9732036
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85127538609

(DOI: 10.1109/HNICEM54116.2021.9732036, Elsevier: Scopus) XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
TUA1 at the NTCIR-15 DialEval-1 Task,
Proceedings of the 15th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 53-56, Tokyo, Dec. 2020. Shi Xuefeng, XIN KANG, Liao Ping and Fuji Ren :
Building Label-Balanced Emotion Corpus Based On Active Learning for Text Emotion Classification,
In Proceedings of 2019 4th International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics (ISAIR2019), 13-24, Nov. 2020.

(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85097405906

(Elsevier: Scopus) Shota Inui, Fuji Ren, Shun Nishide and XIN KANG :
Gait recognition in real environment using gait energy image generated by Mask R-CNN,
2020 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), Beijing, China, Oct. 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICMA49215.2020.9233582
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICMA49215.2020.9233582

(DOI: 10.1109/ICMA49215.2020.9233582) Kyoya Abe, Fuji Ren, Shun Nishide and XIN KANG :
Construction of emergency medical support system based on understanding dialect intention,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Fei Ding, XIN KANG, Shun Nishide, Guan Zhijin and Fuji Ren :
A fusion model for multi-label emotion classification based on BERT and topic clustering,
In International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics 2020, Vol.11574, 98-111, Oct. 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2579255
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1117/12.2579255

(DOI: 10.1117/12.2579255) LI Qianqian, Fuji Ren, Shen Xiaoyan and XIN KANG :
Speech emotion recognition based on data enhancement in time-frequency domain,
International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics 2020, Vol.115740R, 234-241, Oct. 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2579205
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85096352430

(DOI: 10.1117/12.2579205, Elsevier: Scopus) Liu Jia, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Collaborative filtering recommendation algorithm based on bisecting K-means clustering,
In International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics 2020, Vol.11574, 311-318, Oct. 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2580026
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85096355579

(DOI: 10.1117/12.2580026, Elsevier: Scopus) Hirokazu Ito, Kazuyuki Matsumoto, XIN KANG, Tetsuya Tanioka, Yuko Yasuhara, Rozzano De Castro Locsin and Fuji Ren :
Examination to develop the artificial intelligence through transforming tacit knowledge of nurses' dialogue for patients with dementia towards explicit knowledge,
The 15th NLPKE (NLPKE 2020), WEB, Oct. 2020. jiaqiao zhang, XIN KANG, Hongjun Ni and Fuji Ren :
Surface Defects Classification of Steel Strips based on Transfer Learning and Naive Bayes Model,
Proceedings of The 15 th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE20), 22-23, Oct. 2020. Masago Koji, Amo Mizuho, Shun Nishide, XIN KANG and Fuji Ren :
Generation of Musical Scores from Chord Sequences Using Neurodynamic Model,
International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, 638-648, Sep. 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-030-55789-8_55
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85091292688

(DOI: 10.1007/978-3-030-55789-8_55, Elsevier: Scopus) zheng liu, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
A Chinese-Japanese Vowel Priority Lip Matching Scheme Based on Humanoid Robot Ren-Xin,
In Proceedings of 2020 5th International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics (ISAIR2020), Jun. 2020. Sumida Hiroaki, Fuji Ren, Shun Nishide and XIN KANG :
Environment Recognition Using Robot Camera,
2020 5th IEEE International Conference on Big Data Analytics (ICBDA), 282-286, May 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICBDA49040.2020.9101205
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICBDA49040.2020.9101205

(DOI: 10.1109/ICBDA49040.2020.9101205) Chen Haiyan, Liu Zheng, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Investigating voice features for Speech emotion recognition based on four kinds of machine learning methods,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 195-199, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073725
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073725

(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073725) Yasumura Ryosuke, Shun Nishide, XIN KANG and Fuji Ren :
Constructing a Fundamental DevelopmentalDrawing Learning Model Using an Arm Robot,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 185-189, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073689
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073689

(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073689) Li Jiaen, Fuji Ren, Shun Nishide and XIN KANG :
Character action recognition based on deep convolutional neural network and action sequence,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 149-153, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073735
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073735

(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073735) Lu Xin, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Object detection based on SSD-ResNet,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 89-92, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073753
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073753

(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073753) Dou Rongyu, Shun Nishide, Fuji Ren and XIN KANG :
ExploringUncertain Samples through Active Learning To Enhance Text Emotion Classification,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 26-30, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073729
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073729

(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073729) Hu Junlin, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Text multi-label sentiment analysis based on Bi-LSTM,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 16-20, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073727
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073727

(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073727) Zhou Zheng, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Capture Important Information for Reading andReasoning by A Two-Pass Attention Mechanism in Dynamic Memory Network,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), Dec. 2019. Yun Gao, Haitao Yu, XIN KANG and Fuji Ren :
TUA1 at the TREC 2019: Deep Learning Track,
Proceedings of 28th Text Retrieval Conference (TREC 2019), Vol.1250, 1-3, Nov. 2019.

(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85180130017

(Elsevier: Scopus) Zhou Yitao, Fuji Ren, Shun Nishide and XIN KANG :
Facial Sentiment Classification Based on Resnet-18 Model,
Proceedings of 2019 International Conference on Electronic Engineering and Informatics (EEI), 463-466, Sep. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/EEI48997.2019.00106
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/EEI48997.2019.00106

(DOI: 10.1109/EEI48997.2019.00106) Zhou Yangyang, XIN KANG and Fuji Ren :
TUA1 at ImageCLEF 2019 VQA-Med: a Classification and Generation Model based on Transfer Learning,
Working Notes of CLEF (2019), Vol.2380, 1-7, Lugano, Sep. 2019.

(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85070500176

(Elsevier: Scopus) Yuxiang Zhou, Ni Hongjun, Fuji Ren and XIN KANG :
Face and Gender Recognition System Based on Convolutional Neural networks,
Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), 1091-1095, Tianjin, Aug. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICMA.2019.8816192
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICMA.2019.8816192

(DOI: 10.1109/ICMA.2019.8816192) Fu Kangwei, Sun Ling, XIN KANG and Fuji Ren :
Text Detection for Natural Scene based on MobileNet V2 and U-Net,
Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), 1560-1564, Tianjin, Aug. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICMA.2019.8816384
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85072394301

(DOI: 10.1109/ICMA.2019.8816384, Elsevier: Scopus) Tang Jingwei, Yao Xingtian, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Position-Free Hand Gesture Recognition Using Single Shot MultiBox Detector Based Neural Network,
Proceedings of 2019 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), 2251-2256, Tianjin, Aug. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICMA.2019.8816203
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85072403779

(DOI: 10.1109/ICMA.2019.8816203, Elsevier: Scopus) Zhou Yangyang, Liu Zheng, XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
TUA1 at the NTCIR-14 STC-3 Task,
Proceedings of the 14th NTCIR Conference, 338-345, Jun. 2019. Lu Qingqing, Zhang Xiaomei, XIN KANG and Fuji Ren :
Feature Fusion Based on Neural Image Captioning with Spatial Attention,
Proceedings of 2019 the 9th International Workshop on Computer Science and Engineering (WCSE 2019), 195-200, Hong Kong, Jun. 2019.

(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081102148

(Elsevier: Scopus) Lu Yitian, Jiang Ping, Shun Nishide, XIN KANG and Fuji Ren :
Traffic Sign Recognition Based on Up-sampling Convolution,
Proceedings of 2019 the 9th International Workshop on Computer Science and Engineering (WCSE 2019), 136-142, Hong Kong, Jun. 2019.

(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081101925

(Elsevier: Scopus) Liu Zheng, Fuji Ren and XIN KANG :
Research on the Effect of Different Speech Segment Lengths on Speech Emotion Recognition Based on LSTM,
Proceedings of 2019 the 9th International Workshop on Computer Science and Engineering (WCSE 2019), 491-499, Hong Kong, Jun. 2019.

(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081110971

(Elsevier: Scopus) Yoshie Setsu, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Emotion recognition for Twitter language based on lingual and expressional information,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2018), 730-734, Nov. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691222
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064982962

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691222, Elsevier: Scopus) Tianhao She, XIN KANG, Shun Nishide and Fuji Ren :
Improving LEO Robot ConversationalAbility via Deep Learning Algorithms for 416 Children with Autism,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2018), 416-420, Nov. 2018. XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
Progressively improving supervised emotion classification through active learning,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.11248, 49-57, Oct. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-030-03014-8_4
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85057096653

(DOI: 10.1007/978-3-030-03014-8_4, Elsevier: Scopus) Yunong Wu, XIN KANG, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emoticon-based emotion analysis for Weibo articles in sentence level,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.11248, 104-112, Oct. 2018.

(キーワード): Emotion Analysis / Emoticon
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-030-03014-8_9
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85057082718

(DOI: 10.1007/978-3-030-03014-8_9, Elsevier: Scopus) Liu Ning, Zhou Zheng, XIN KANG and Fuji Ren :
TUA1 at eRisk 2018,
CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org), Vol.2125, 1-7, Sep. 2018.

(キーワード): early risk detection / feature representation / CNN / LSTM

Zhou Yangyang, XIN KANG and Fuji Ren :
Employing Inception-Resnet-v2 and Bi-LSTM for Medical Domain Visual Question Answering,
CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org), Vol.2125, 1-11, Sep. 2018.

(キーワード): VQA-Med / Inception-Resnet-v2 / Bi-LSTM / Attention
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85051091321

(Elsevier: Scopus) Yunong Wu, XIN KANG, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Sentence Emotion Classification for Intelligent Robotics Based on Word Lexicon and Emoticon Emotions,
Proceedings of the International Conference of Intelligent Robotic and Control Engineering, 38-41, Aug. 2018.

(キーワード): ロボティクス (robotics) / 自然言語処理 (natural language processing)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/IRCE.2018.8492969
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85056756985

(DOI: 10.1109/IRCE.2018.8492969, Elsevier: Scopus) XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
Mining Actionable Intents to Facilitate Search Engine Users' Actions,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17), 343-351, Chengdu, Dec. 2017. Qianlu Huang, Fuji Ren, XIN KANG, Shun Nishide and Qiang Wang :
Recognizing facial emotions in the video,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17), 316-327, Chengdu, Dec. 2017. Yuming Xu, Fuji Ren, XIN KANG, Shun Nishide and Ping Jiang :
Human Pose Recognition in Robots Based on Angle of Joint Vector,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17), 304-315, Chengdu, Dec. 2017. Qian Zhang, Fuji Ren, XIN KANG, Shun Nishide, Shibing Zhang and Xiaoge Zhang :
Building Emotional Corpus for Microblogging Emoticons,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17), 289-303, Chengdu, Dec. 2017. Jie Shen, Ziyun Jiao, Fuji Ren, XIN KANG, Shun Nishide, Suichun Qu and Yi Yang :
Realization and Improvement of Robot Object Recognition,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17), 251-263, Chengdu, Dec. 2017. Yunong Wu, Kenji Kita, Kazuyuki Matsumoto, XIN KANG and Fuji Ren :
Exploring the Relations Between Posts and Comments for Short Text Conversation,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17), 228-238, Chengdu, Dec. 2017. Ruixue Xia, Fuji Ren, XIN KANG and Shun Nishide :
RESEARCH ON CONSTRUCTION AND ANALYSIS OF JAPANESE-CHINESE EMOTIONAL EXPRESSION CORPUS,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17), 216-223, Chengdu, Dec. 2017. Yasuda Tadayoshi, Yamashita Maki, Shun Nishide, XIN KANG and Fuji Ren :
Learning Efficient Drawing Sequence Through Training of Recurrent Neural Network Model,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17), 65-76, Chengdu, Dec. 2017. Yunong Wu, XIN KANG, Kenji Kita and Fuji Ren :
TUA1 at NTCIR-13 Short Text Conversation 2 Task,
Proceedings of the 13th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 211-214, Tokyo, Dec. 2017. Mengjia He, XIN KANG and Fuji Ren :
TUA1 at the NTCIR-13 OpenLiveQ Task,
Proceedings of the 13th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 105-107, Tokyo, Dec. 2017. Chao Li, XIN KANG and Fuji Ren :
Medweb Task: Identify Multi-Symptoms from Tweets Based on Active Learning and Semantic Information,
Proceedings of the 13th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 75-80, Tokyo, Dec. 2017. XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
TUA1 at the NTCIR-13 Actionable Knowledge Graph Task: Sampling Related Actions from Online Searching,
Proceedings of the 13th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 346-353, Tokyo, Dec. 2017. Ma Lei, Jiang Bitao and XIN KANG :
Shorthand Character Recognition based on Leap Motion Sensor,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Vol.0, No.0, 1, Okinawa, Dec. 2016. Shun Nishide, Hidenobu Shibasaki, XIN KANG and Fuji Ren :
Generation of Humanlike Facial Expression for Natural Human-Robot Interaction System,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
Disambiguating Users' Temporal Intent in Search Queries with Deep Neural Networks,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), 1, Okinawa, Dec. 2016. Ning Liu, Mengjia He, Chao Li, XIN KANG and Fuji Ren :
TUTA1 at the NTCIR-12 Temporalia Task,
Proceedings of the 12th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 258-261, Tokyo, Jun. 2016.

(キーワード): temporal search / relation extraction / similarity computing

XIN KANG, Yunong Wu and Fuji Ren :
KGO at the NTCIR-12 Temporalia Task: Exploring Temporal Information in Search Queries,
Proceedings of the 12th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies, 247-252, Tokyo, Jun. 2016. XIN KANG and Fuji Ren :
Understanding Blog author's emotions with hierarchical Bayesian models,
2016 IEEE 13th International Conference on Networking, Sensing, and Control (ICNSC), 1-6, Mexico City, Mexico, May 2016.

(要約): 本論文では，異なる意味次元における感情表現に関する基礎的知識を探索し，複数の感情ラベルの単語間の共起を文書に推論するベイジアン推論手法を提案する．具体的には，ブログ記事のコーパス内の観察された単語の分布を決定する際の潜在的な要因として，感情と意味的次元を取り入れます．各Blog記事について，感情の分布に文書固有の階層を組み込むことによって，単語から文書への感情をさらに一般化する．言葉と文書の基本的な知識と共起感のラベルは，ギブスのサンプリング推論によって得られる．我々の実験は，最先端の感情予測アルゴリズムによって生成された感情予測と比較して，単語および文書の感情予測におけるより高い精度およびより良い堅牢性を示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICNSC.2016.7479037
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84978085764

(DOI: 10.1109/ICNSC.2016.7479037, Elsevier: Scopus) Chao Li, Fuji Ren and XIN KANG :
Verb-object Selectional Preferences in Chinese Based on Distributional Semantic Model,
18th International Conference on Mathematical Methods, Computational Techniques and Intelligent Systems (MAMECTIS '16), 59-62, Venice, Italy, Jan. 2016.

(要約): 本論文では，動詞オブジェクト関係における選択的嗜好タスクに関する分布セマンティックモデルに基づくアプローチを提案する．単語の分布表現は，Word2Vecアルゴリズムを用いて意味論的特徴として使用される．実験結果は，提案された手法が目的語の互換性を識別するのに有効であり，訓練データの数を増やすことによって性能が改善され得ることを示す．さらに，この結果は，セマンティクスが，単語を使用する意識と一致するこのタスクの普遍的で，効果的で安定した特徴であることを示している．

XIN KANG, Yunong Wu and Zhang Zhifei :
Learning Salient Samples and Distributed Representations for Topic-Based Chinese Message Polarity Classification,
Proceedings of the Eighth SIGHAN Workshop on Chinese Language Processing, 68-73, Beijing, Jul. 2015.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.18653/v1/W15-3112
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.18653/v1/W15-3112

(DOI: 10.18653/v1/W15-3112) Yu Haitao, XIN KANG and Fuji Ren :
TUTA1 at the NTCIR-11 Temporalia Task,
Proceedings of the 11th NTCIR Conference, 461-467, Dec. 2014. Yunong Wu, Kenji Kita, Fuji Ren, Kazuyuki Matsumoto and XIN KANG :
Exploring Emotional Words for Chinese Document Chief Emotion Analysis,
The 25th Pacific Asia Conference on Language, Information, and Computation (PACLIC25), 597-606, Dec. 2011. Wu Yunong, Kenji Kita, Fuji Ren, Kazuyuki Matsumoto and XIN KANG :
Exploring Emotional Words for Chinese Document Chief Emotion Analysis,
The 25th Pacific Asia Conference on Language, Information, and Computation (PACLIC25), 597-606, Dec. 2011. Yunong Wu, Kenji Kita, Fuji Ren, Kazuyuki Matsumoto and XIN KANG :
Modification Relations based Emotional Keywords Annotation using Conditional Random Fields,
The 4th International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems (ICINIS2011), 81-88, Nov. 2011. Wu Yunong, Kenji Kita, Fuji Ren, Kazuyuki Matsumoto and XIN KANG :
Modification Relations based Emotional Keywords Annotation using Conditional Random Fields,
The 4th International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems (ICINIS2011), 81-88, Nov. 2011. XIN KANG, Fuji Ren and Yunong Wu :
Bottom Up: Exploring Word Emotions for Chinese Sentence Chief Sentiment Classification,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 422-426, Beijing, Aug. 2010.

(要約): In this paper we demonstrate the effectiveness of employing basic sentiment components for analyzing the chief sentiment of Chinese sentence among nine categories of sentiments (including No emotion). Compared to traditional lexicon based methods, our research explores emotion intensities of words and phrases in an eight dimensional sentiment space as features. An emotion matrix kernel is designed to evaluate inner product of these sentiment features for SVM classification with O(n) time complexity. Experimental result shows our method significantly improves performance of sentiment classification.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587793
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649273536

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587793, Elsevier: Scopus) XIN KANG, Wang Xiaojie, Tan Yongmei and Fuji Ren :
A Simple Method Improving Precision of Cross Domain Bilingual Sentence Alignment,
International Conference on Advanced Intelligence (ICAI-08), 204-210, Oct. 2008. XIN KANG, Wang Xiaojie and Fuji Ren :
Exploiting Syntactic and Semantic Information in Coarse Chinese Question Classification,
The 4th IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE), 1-7, Oct. 2008.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906803
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-67650361209

(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906803, Elsevier: Scopus) 森大樹, 松本和幸, 康鑫, 篠山学, 木内敬太 :
ストレス管理 AI チャットシステムによる個人適応可能なストレス検出モデルの構築,
第 23 回情報科学技術フォーラム(FIT2024)講演論文集, Vol.3, 357-360, 2024年9月.

(要約): 本研究は，ユーザとカウンセラーをつなぐことのできるストレス管理 AI チャットシステムを開発することを目的とする．本システムを開発し，ユーザ評価を実施することで提案手法の有効性を確認し，ストレスを工学的に扱うことのできるメンタルヘルスケア AIの研究発展に貢献することを目指す．本稿では，チャットシステムの構築に焦点を当てて予備実験を行った結果を示す．予備実験は 2024 年 3 月中に約 3週間実施し，その際にシステムに蓄積されたデータを分析した結果から，2024 年 7 月以降に実施予定の本実験への検討事項を考察する．
(キーワード): stress management system / AI chatbot / stress detection model / personalization

森大樹, 松本和幸, 康鑫, 篠山学, 木内敬太 :
社会的孤立の解消を目指したストレス管理AIチャットシステムの開発,
ITヘルスケア誌第17回年次学術大会抄録集, Vol.19, No.1, 100-105, 2024年8月.

(要約): 本研究では，孤立する人々を支援するため，ストレスマネジメントが可能なAIチャットシステムの開発を目指す．本システムでは，AIチャットを通じてストレス要因のデータ収集の効率化とストレスの蓄積防止を図るとともに，ストレスを検知して専門機関へ誘導することでストレスマネジメントを支援することを目指す．本稿では，2024年3月に実施した予備実験で蓄積したデータをもとに分析した結果について述べるとともに，2024年7月以降に実施する本実験に向けて検討すべき課題について考察する．予備実験は，研究室で約11名の学生を対象に3週間実施した．AIチャットシステムは1週間ごとに対話モデルを変更し，その都度収集されるデータの性質の違いを比較することで，最適な対話モデルを選択し，本実験に向けたモデルの改良を行う．特に今回は，チャット後のアンケートにおけるストレス軽減度の平均値でAIチャットシステムを評価する．
(キーワード): Conversational AI / Mental Health Care / Stress Detection / LLM / Counseling Support

柏原功太郎, 髙鍋俊樹, 木内敬太, 梅原英裕, 入澤航史, 中瀧理仁, 沼田周助, 康鑫, 吉田稔, 松本和幸 :
マルチモーダルなカウンセリングデータセットの構築と特徴量の分析,
ITヘルスケア誌第17回年次学術大会抄録集, Vol.19, No.1, 94-99, 2024年8月.

(要約): 近年，ストレスや不安を原因とするうつ病は世界的に増加傾向にあり，日本でもうつ病などの精神疾患による休職者が増加している．しかし，カウンセラーや精神科医の不足は深刻で，早期発見が困難な状況にある．本研究では，うつ病の早期発見のため，日本の大学生25名を対象に，専門のカウンセラーによる約30分間の面接を行い，面接中の言語，音声，映像，心拍数データからなるマルチモーダルデータセットを構築した．面接の前後には，被験者の現在の心理状態に関する質問票も実施した．構築したデータセットは，GiNZA，OpenSMILE，OpenFaceを用いて特徴量を抽出し，アンケート結果と比較することで分析を行った．今後は，精神疾患者へのインタビュー調査を実施し，データを収集する予定である．
(キーワード): multimodal dataset / depression detection / dataset

高鍋俊樹, 松本和幸, 木内敬太, 康鑫, 西村良太, 篠山学 :
感情分析のためのカウンセリングマルチモーダルデータセットの構築および評価,
情報処理学会全国大会講演論文集, 4-83-4-84, 2024年3月.

(要約): コロナ禍をきっかけとして，オンラインカウンセリングが急激に普及した．オンラインカウンセリングは，細かな表情や声色の変化の認識が難しいことが問題点として挙げられる．カウンセラーの判断を助け，業務効率化のために，クライアントの感情の自動分析が有効である．人間は相手の感情を読み取るとき，声色，表情，発話内容など複数の要素から総合的に判断を行っている．AIによる感情推定も同様に，複数の異なるモダリティを組み合わせて用いるマルチモーダル感情推定により，高精度な感情分析が可能になると考えられる．マルチモーダル感情推定には，学習用データとして，感情のラベルが付与されたマルチモーダルデータセットが必要となる．本研究では，オンラインカウンセリング中のクライアントの感情分析のためのマルチモーダルデータセットを構築し，その評価を行う．本データセットには，カウンセラーによる労務者を対象としたオンラインカウンセリングにおける労務者の様子を収録した動画と，第三者により付与された客観感情ラベルが含まれている．
(キーワード): マルチモーダル感情分析 / カウンセリング面談 / フライスのカッパ係数 / ラッセルの円環モデル / オンラインカウンセリング

篠山学, 木内敬太, 康鑫, 西村良太, 松本和幸 :
インタビュー対話における問い返し文の生成に関する検討,
言語処理学会第29回年次大会発表論文集, 405-407, 2023年3月.

(要約): 遠隔勤務をしているとき，遠隔労働者が自分自身のストレスに気づけないことも多い．精神面の健康状態が深刻になる前に自分自身で気づくことができれば，健康を維持することにつながる．本研究では，遠隔労働者が健康状態をセルフチェックするためのバーチャルエージェント対話システムの構築を目的としている．本稿では，対話時に必要となる「問い返し」の生成手法について考察する．

松本和幸, 木内敬太, 康鑫, 西村良太, 篠山学 :
クライアントのストレスとカウンセリング場面のマルチモーダル感情推定の関連性,
JSKE 第18回日本感性工学会春季大会講演論文集, 2023年3月.

(要約): 本研究では，近年増加傾向にあるリモートワーカーのストレス度合いを，面接時の映像・音声データなどのマルチモーダルデータから検出する技術の開発を目指す．本論文では，予備実験で得られたインタビューデータを用いて，顔・音声・言語情報から推定される感情とインタビューによるストレス評価との関係を分析する．機械学習アルゴリズムに基づく各モダルの感情推定結果を入力として，ストレス評価結果の予測，エラー評価，感情推定結果を用いたストレス評価の妥当性確認を行うモデルを学習する．また，感情推定結果の時系列変化パターンをクラスタリングすることで，各感情の種類とストレス評価との関連性の有無を分析する．
(キーワード): 自動ストレス検出 / マルチモーダル感情推定 / 遠隔勤務者

小田達也, 康鑫 :
HOG特徴量を用いた歩容認識に関する研究,
情報処理学会第85回全国大会, 1-2, 2023年3月. 池上達也, 任福継, 西出俊, 康鑫 :
Tweet日本語感情コーパスに対するBERTの効果の検証,
情報処理学会全国大会講演論文集, 527-528, 2021年3月. 寺尾渉吾, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
ロボット教師における特定人物の音声の自動生成,
情報処理学会第83回全国大会講演論文集, 225-226, 2021年3月. 門田尚之, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
ロボット教師における特定分野のQAシステムの構築,
情報処理学会第83回全国大会講演論文集, 563-564, 2021年3月. 真砂光志, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
神経力学モデルを用いた楽譜の学習とコード系列からの和音生成,
第83回情報処理学会全国大会, Vol.2021, No.2, 451-452, 2021年3月. 久保野雄亮, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
神経力学モデルによる複雑図形の学習と生成,
情報処理学会第83回全国大会, Vol.2021, No.2, 449-450, 2021年3月. 山崎直登, 康鑫, 西出俊, 任福継 :
ロボット教師による特定分野の記述式問題の判定について,
電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2020年3月. 房登淳平, 康鑫, 西出俊, 任福継 :
単語の感情属性を活かしたロボット教師の表情生成,
電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2020年3月. 寺尾渉吾, 康鑫, 西出俊, 任福継 :
ロボット教師における特定人物の音声の自動生成,
電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2020年3月. 門田尚之, 康鑫, 西出俊, 任福継 :
ロボット教師における特定分野のQAシステムの構築,
電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2020年3月. 川野真子, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
深層モデルを用いた画像系列の特徴量自己組織化と映像生成,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-289-2-290, 2020年3月. 野本楓晟, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
構造に注目した神経力学モデルを用いた漢字の筆跡ダイナミクスの学習,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-281-2-282, 2020年3月. 久保野雄亮, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
ペンの持ち上げを考慮した神経力学モデルによる描画図形予測と生成,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-283-2-284, 2020年3月. 真砂光志, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
リカレントニューラルネットワークを用いた未学習のコードからの楽譜生成,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-279-2-280, 2020年3月. 安村亮祐, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
アームロボットを用いた発達的描画モデルの構築,
日本ロボット学会学術講演会, 2019年9月. 近藤健介, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
Kinectを用いた神経力学モデルによる人の身体動作のクラスタリング,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-519-2-520, 2019年3月. 乾祥大, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
深層学習を用いた人の行動認識と感情生成,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-517-2-518, 2019年3月. 安村亮祐, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
アームロボットのための発達的な描画学習モデルの基盤システム構築,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-313-2-314, 2019年3月. 天羽水穂, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
音符・コード系列に注目した神経力学モデルによる音楽情報の階層的学習,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-375-2-376, 2019年3月. 森美咲, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
神経力学モデルを用いた部分描画系列からの描画図形予測,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-285-2-286, 2019年3月. 野中柚希, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
ペンの持ち上げを考慮した神経力学モデルによる手書き漢字の学習,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-255-2-256, 2019年3月. 浦上浩希, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
連続感情空間上の感情状態遷移に基づく人間・ロボット対話システム,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-399-2-400, 2018年3月. 安田伊慶, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
神経回路モデルを用いたプリミティブの階層的学習,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-219-2-220, 2018年3月. 杉本祐貴, 任福継, 西出俊, 康鑫 :
心的状態遷移ネットワークに基づく感情会話システムの構築,
言語処理学会年次大会, 658-661, 2018年3月. 高田優子, 西出俊, 康鑫, 任福継 :
リカレントニューラルネットワークモデルを用いた図形の描画系列学習,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-489-2-490, 2018年3月. 薛佳恵, 康鑫, 西出俊, 任福継 :
言語情報に基づく話言葉の感情抽出に関する研究,
人工知能学会全国大会第31回, Vol.0, No.0, 1-2, 2017年5月. Yoshie Setsu, 康鑫, 西出俊, 任福継 :
Extraction emotion from spoken language based on the language information,
The 31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 1-2, 2017年5月. 康鑫 :
言語処理に基づく感情認識,
エンジニアリングフェスティバル 2016, 2016年9月.

研究会・報告書: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

特許: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
作品: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
補助金・競争的資金: Learning conversation agents for long-vision response generation in multi-round communications (研究課題/領域番号: 19K20345 )
A scalable privacy-preserving information retrieval system based on federated optimization, on-device intelligence and semantic matching (研究課題/領域番号: 19H04215 )
研究者番号（80777350）による検索

その他: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

研究者総覧で最新データを確認する

2024年11月15日更新

専門分野・研究分野: 情報学 (Informatics)
感性情報処理 (Affective Computing)
医用生体工学 (Biomedical Engineering)
自然言語処理 (Natural Language Processing)
所属学会・所属協会: The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
Applied Intelligence
The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
The Sixteenth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2017
Wireless Personal Communications
CICLING 2016
2022 4th International Conference on Natural Language Processing
The 4th International Conference on Natural Language Processing
The 13th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
The 17th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
The 16th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
The 6th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval
The 7th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval
Cognitive Robotics
IEEE Transactions on Affective Computing
IEEE Internet of Things
Neurocomputing
Research
The 17th NTCIR Conference
Data and Information Management Journal
2024 the 5th International Conference on Financial Technology
電子情報通信学会
Social Network Analysis and Mining
Computer Systems Science and Engineering
Pattern Recognition
電気学会
Measurement: Sensors
Computers in Biology and Medicine
委員歴・役員歴: The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE16) (General Secretary [2016年4月〜12月])
Applied Intelligence (Reviewer [2022年4月〜2024年12月])
The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE17) (General Secretary [2017年1月〜12月])
The Sixteenth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2017 (Reviewer)
Wireless Personal Communications (Reviewer [2017年8月〜12月])
CICLING 2016 (Reviewer)
2022 4th International Conference on Natural Language Processing (Technical Committee and Reviewer [2022年1月〜3月])
The 4th International Conference on Natural Language Processing (Technical Committee and Reviewer [2021年12月〜2022年3月])
The 13th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE18) (General Secretary [2018年1月〜12月])
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE20) (General Secretary [2020年1月〜12月])
The 17th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE22) (General Secretary [2022年1月〜12月])
The 16th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE21) (General Secretary [2021年1月〜12月])
The 4th International Conference on Natural Language Processing (Technical Committee [2022年1月〜12月])
The 6th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (International Program Committees [2022年3月〜12月])
The 7th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (International Program Committees [2023年3月〜12月])
Cognitive Robotics (Editor [2022年4月〜2023年12月])
IEEE Transactions on Affective Computing (Reviewer [2022年4月〜2023年12月])
IEEE Internet of Things (Reviewer [2023年1月〜12月])
Neurocomputing (Reviewer [2023年1月〜12月])
Research (Reviewer [2023年1月〜12月])
The 17th NTCIR Conference (PC Member [2023年9月〜2024年9月])
Data and Information Management Journal (Reviewer [2024年1月〜2025年1月])
2024 the 5th International Conference on Financial Technology (ICFT2024) (Technical Program Committee [2024年1月〜12月])
電子情報通信学会 (査読 [2024年1月〜12月])
Cognitive Robotics (Editor Board Member [2024年1月〜12月])
Social Network Analysis and Mining (査読 [2024年4月〜2025年4月])
Research (A Science Partner Journal) (査読 [2024年4月〜12月])
Computer Systems Science and Engineering (査読 [2024年4月〜12月])
Pattern Recognition (査読 [2024年4月〜12月])
電気学会 (査読 [2024年4月〜12月])
Measurement: Sensors (査読 [2024年6月〜12月])
Computers in Biology and Medicine (査読 [2024年7月〜12月])
受賞: 2005年12月, The Mathematical Contest in Modeling (The Mathematical Contest in Modeling)
2011年11月, 7th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE)
2013年3月, 徳島大学 (徳島大学)
2017年12月, Best Paper Award of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
2019年3月, 情報処理学会第81回全国大会学生奨励賞 (情報処理学会)
2019年8月, Best Presentation Award (The 4th International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics (ISAIR 2019))
2020年3月, 情報処理学会第82回全国大会学生奨励賞 (情報処理学会)
2020年10月, Best Contribution Award (The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering)
2021年3月, 情報処理学会第83回全国大会学生奨励賞 (情報処理学会)
2023年12月, The 17th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies FinArg-1 Task 第1位 (国立情報学研究所)
2024年11月, 徳島ニュービジネス支援賞 (徳島ニュービジネス協議会)
活動: 学部入学試験監督 (2016年2月)
新入生研修及び交流会 (2016年3月)
大学院入試の試験監督 (2016年8月)
大学入学共通テスト試験監督 (2021年1月〜12月)
編入学試験監督 (2021年1月〜12月)
学科共通科目の試験補助監督 (2021年1月〜12月)
修士課程入学試験監督 (2021年1月〜12月)
3年生クラス担任(副) (2022年4月〜2023年3月)
協定校西安交通大学コーディネーター (2022年4月〜2023年12月)
協定校南通大学コーディネーター (2022年4月〜2023年12月)
交誼会委員 (2022年4月〜2024年3月)
教育用計算機運営委員(システム管理者) (2022年4月〜2024年3月)

リサーチマップで最新データを確認するＪグローバルで最新データを確認する

2024年11月10日更新

2024年11月9日更新

Ｊグローバル

Jグローバル最終確認日: 2024/11/9 01:20
氏名（漢字）: 康シン
氏名（フリガナ）: コウシン
氏名（英字）: XIN KANG
所属機関: 徳島大学講師

リサーチマップ

researchmap最終確認日: 2024/11/10 01:16
氏名（漢字）: 康シン
氏名（フリガナ）: コウシン
氏名（英字）: XIN KANG
プロフィール: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
登録日時: 2018/10/22 09:53
更新日時: 2024/10/21 13:04
アバター画像URI: https://researchmap.jp/kang-xin/avatar.jpg
ハンドル: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
eメール: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
eメール（その他）: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
携帯メール: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
性別: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
没年月日: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
所属ID: 0344005000
所属: 徳島大学
部署: 理工学部知能情報系
職名: 講師
学位: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
学位授与機関: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
URL: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
科研費研究者番号: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Google Analytics ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
ORCID ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属名: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属部署: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属職名: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
最近のエントリー: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Read会員ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
経歴
受賞
Misc
論文
講演・口頭発表等
書籍等出版物
研究キーワード
研究分野
所属学協会
担当経験のある科目
その他: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Works: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
特許: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
学歴
委員歴: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
社会貢献活動: リサーチマップAPIで取得できませんでした。

ＫＡＫＥＮで最新データを確認する

2024年11月9日更新

研究者番号: 80777350

所属（現在）: 2024/4/1 : 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 講師

所属（過去の研究課題 情報に基づく）*注記: 2019/4/1 – 2023/4/1 : 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教

審査区分/研究分野

研究代表者

小区分61030:知能情報学関連

研究代表者以外

小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
小区分61060:感性情報学関連

キーワード

研究代表者

対話生成 / 対話完成程度 / 対話完成効率 / 対話ユーザー満足度 / long-vision conversation / dialogue topic tagging / neuro-symbolic AI / DialogQuality Evaluation / response generation / language ability / self-concept identifying / strategic conversation

研究代表者以外

privacy-preserving / federated learning / semantic matching / online learning-to-rank / interactive search / on-device learning / Metric Optimization / Policy Gradient / Differential Privacy / Privacy-preserving IR / Federated Optimization / On-device Learning / policy gradient / learning to rank / probabilistic regression / Semantic Matching / Learning-To-Rank / Metric Optimisation / Privacy-preserving / Semantic matching / Federated learning / On-device intelligence

研究課題研究成果共同研究者

「研究課題をさがす」で表示
テキスト（CSV）で出力

テキスト（CSV）で出力

2019年10月25日

自然言語処理に基づく感情認識

康鑫

研究者を探す

康 鑫

Ｊグローバル

リサーチマップ

研究代表者

研究代表者以外

研究代表者

研究代表者以外

康鑫