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任福継

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2024年11月25日更新

職名: 名誉教授 (2022.4)
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学歴: 1982/2: 北京郵電大学電信工学部計算機応用専攻卒業
1985/6: 北京郵電大学大学院計算機科学専攻修士修了
1991/9: 北海道大学大学院工学研究科電子専攻博士後期修了
学位: 博士(工学) (北海道大学) (1991年9月)
職歴・経歴: 1991/10: CSK研究員
1993/1: 中国大連理工大学兼任教授
1994/4: 広島市立大学情報科学部助教授
1996/9: アメリカニューメキシコー州立大学訪問教授
2001/4: 徳島大学工学部教授

専門分野・研究分野: 言語理解とコミュニケーション (Language Understanding and Commnication)
感性情報処理 (Affective Computing)
計算機科学 (Computer Science)
知能ロボット
ソーシャル·コンピューティング

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2024年11月25日更新

専門分野・研究分野: 言語理解とコミュニケーション (Language Understanding and Commnication)
感性情報処理 (Affective Computing)
計算機科学 (Computer Science)
知能ロボット
ソーシャル·コンピューティング
担当経験のある授業科目: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
指導経験: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

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2024年11月25日更新

専門分野・研究分野: 言語理解とコミュニケーション (Language Understanding and Commnication)
感性情報処理 (Affective Computing)
計算機科学 (Computer Science)
知能ロボット
ソーシャル·コンピューティング

研究テーマ: 感情ロボット, 計算機援助作文, 自然言語処理と知識工学, 感性コンピュータと感性情報処理, 多言語多機能多メディア知的システム, 多言語機械翻訳と情報検索 (自然言語処理 (natural language processing), 知識工学 (knowledge engineering), 感性コンピュータ (sentience computer), 機械翻訳 (machine translation), 英語自動作文システム, 自動要約 (automatic abstracting), 会話文自動翻訳, 情報検索 (information retrieval))

著書

任福継, 松本和幸 :
言語・音声・顔表情・脳波を総合利用した感情測定システム,
株式会社シーエムシー出版, 2019年8月.

(キーワード): マルチモーダルセンシング / 感情測定システム / 音声 (voice) / 言語 (language)

Xiaohua Wang, Muzi Peng, Lijuan Pan, Min Hu, Chunhua Jin and Fuji Ren :
Two-Level Attention with Multi-task Learning for Facial Emotion Estimation,
Springer-Verlag, Dec. 2018.

(要約): Valence-Arousalモデルは，感情のわずかな変化を含む複雑な人間の感情を表すことができる．従来，顔感情推定は，実験室データのみを考慮し，ビデオ，スピーチまたは他のマルチモーダル特徴を使用していた．現実世界の静止画像に適用されるこれらの方法の効果は不明である．本論文では，マルチタスク学習(MTL)フレームワークを用いた2段階注意を静的画像上の顔の感情推定のために提案した．対応する領域の特徴は自動的に抽出され，第一レベルの注意メカニズムによって強化された．そして，最初のレベルの注意によって抽出された特徴を処理するための実用的な構造を設計した．これらの特徴の関係を適応的に最大限に利用するために，自己注意(二次的注意)を伴う双方向リカレントニューラルネットワーク(Bi-RNN)を利用した．それはグローバルな情報とローカルな情報の組み合わせとして結論づけることができる．AffectNetデータセットに対して行われた定量的結果は，提案されたフレームワークの優位性を実証した．
(キーワード): Facial emotion estimation / Attention mechanism / Multi-task learning
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-030-05710-7_19
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/978-3-030-05710-7_19

(DOI: 10.1007/978-3-030-05710-7_19) Yu Gu, Tao Liu, Jie Li, Fuji Ren, Zhi Liu, Xiaoyan Wang and Peng Li :
EmoSense: Data-driven Emotion Sensing via Off-the-shelf WiFi Devices,
IEEE, Kansas City, USA, May 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICC.2018.8422330
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85051421577

(DOI: 10.1109/ICC.2018.8422330, Elsevier: Scopus) Yu Gu, Min Peng, Fuji Ren and Jie Li :
Smart Technologies for Emergency Response and Disaster Management (Chaoter 3, WiFi Fingerprint Localization for Emergency Response: Harvesting Environmental Dynamics for a Rapid Setup),
IGI Global, Jan. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.4018/978-1-5225-2575-2.ch003
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.4018/978-1-5225-2575-2.ch003

(DOI: 10.4018/978-1-5225-2575-2.ch003) Fuji Ren, Shun Nishide, Kazuyuki Matsumoto, XIN KANG, Duo Feng and Mengjia He :
Artificial Intelligence with Uncertainty,
NTS, Jun. 2017. Fuji Ren and Kazuyuki Matsumoto :
Natural Language Processing Capabilities Required for Humanoid Nursing Robots,
Fukuro Shuppan Publishing, Mar. 2017. Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Refinement by Filtering Translation Candidates and Similarity Based Approach to Expand Emotion Tagged Corpus,
Jan. 2017.

(要約): テキストからの感情推定において，既存の日英の並列感情コーパスを用いて学習データを異なる言語に変換する方法を提案する．対訳辞書では，コーパスに含まれる各文の単語ごとに翻訳候補が抽出され，抽出された訳語候補を感情推定に大きく寄与する単語の集合に絞り込み，訓練データとして用いた．さらに，単語分散表現を用いて，タグ付けされていないテキストを利用してコーパス拡張を試みた．機械学習アルゴリズムを用いた評価実験の結果，拡張された感情コーパスの有効性を明らかにすることができた．
(キーワード): 感情コーパス / 日英対訳コーパス / 感情推定
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-52758-1_15
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85011342735

(DOI: 10.1007/978-3-319-52758-1_15, Elsevier: Scopus) Zhongzhi Shi, Ben Goertzel and Fuji Ren :
Advanced Intelligence,
Tsinghua University Press,, Beijing, Aug. 2010. 任福継 :
Language Engineering, Affective Computing and Advanced Intelligence,
BUPT publishing House, 2009年12月. Ye Wu and Fuji Ren :
A Corpus-based Multi-label Emotion Classification using Maximum Entropy, --- 20. Natural Language Processing and Cognitive Science, B. Sharp. and M. Zock (Eds.) ---,
INSTICC Press, Jun. 2009. Fuji Ren :
Advanced Intelligence,
International Advanced Information Institute, Dec. 2008. Fuji Ren, Yixin Zhong, Shingo Kuroiwa and Satoru Tsuge :
Artificial Intelligence and Affective Computing,
International Advanced Information Institute, Jun. 2007. 任福継 :
人工知能，(分担),
中国科学出版社, Beijing, 2006年6月. 任福継, J.L. Feng :
科学技術前縁,
中国科学技術出版社, Beijing, 2003年5月.

(要約): 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．

中野靖久, 任福継, 寺内衛 :
教養としての情報処理,
株式会社大学教育出版, 2001年4月.

(要約): 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．

Li Lei and Fuji Ren :
Information,
International Information Institute Press, Oct. 2000.

(要約): 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．

Zhang Jianping, 任福継 :
地理情報システム,
Science Press, 1999年5月.

(要約): 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．

Fan Lixin, Fuji Ren, Miyanaga Yoshikazu and Tochinai Koji :
Automatic Composition of Chinese Compound Words for Chinese-Japanese Machine Translation System,
Computational Linguistics, Nov. 1993.

(要約): 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．

Fuji Ren :
On Reservable Structural Ambiguities in Logically Parallel Translation System,
Computational Linguistics, Nov. 1993.

(要約): 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．

任福継, 范莉馨 :
基於家族模型的機器翻訳系統,
科学技術出版社, Beijing, 1992年5月.

(要約): 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．

Fan Lixin, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
利用句構造特徴実現的機械翻訳,
科学技術出版社, Beijing, 1992年5月.

(要約): 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．

論文

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) 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) 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) Kazuyuki Matsumoto, Manabu Sasayama, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Fuji Ren :
Emotion Analysis and Dialogue Breakdown Detection in Dialogue of Chat Systems Based on Deep Neural Networks,
Electronics, Vol.11, No.5, 2022.

(要約): In dialogues between robots or computers and humans, dialogue breakdown analysis is an important tool for achieving better chat dialogues. Conventional dialogue breakdown detection methods focus on semantic variance. Although these methods can detect dialogue breakdowns based on semantic gaps, they cannot always detect emotional breakdowns in dialogues. In chat dialogue systems, emotions are sometimes included in the utterances of the system when responding to the speaker. In this study, we detect emotions from utterances, analyze emotional changes, and use them as the dialogue breakdown feature. The proposed method estimates emotions by utterance unit and generates features by calculating the similarity of the emotions of the utterance and the emotions that have appeared in prior utterances. We employ deep neural networks using sentence distributed representation vectors as the feature. In an evaluation of experimental results, the proposed method achieved a higher dialogue breakdown detection rate when compared to the method using a sentence distributed representation vectors.
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / dialogue breakdown / human-computer dialogue system / sentiment analysis / emotion recognition
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116757
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/electronics11050695
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/electronics11050695

(徳島大学機関リポジトリ: 116757, DOI: 10.3390/electronics11050695) Qian Zhang and Fuji Ren :
Double bayesian pairwise learning for one-class collaborative filtering,
Knowledge-based Systems, Vol.440, 2-13, 2021.

(要約): Recommender systems have become an indispensable tool for real-world applications. Only one-class feedback can be obtained in many applications. Therefore, the one-class recommendation problem has attracted much attention. Pairwise ranking methods are popular for dealing with the one-class problem. Bayesian Personalized Ranking (BPR) is one of the most popular pairwise methods, assuming users prefer the observed item to the unobserved item. The parameters in BPR are learned based on stochastic gradient descent (SGD). However, the previous work has shown that existing the vanishing gradient problem in the learning process when the preference difference between the observed item and the unobserved item is very large. In this paper, we propose a novel algorithm called Double Bayesian Pairwise Learning (DBPL). In the learning process of DBPL, the preference difference between the observed item and the unobserved item can be reduced by fusing a relatively smaller preference difference between another pair of items. Moreover, we calculate potential preference scores between users and items based on user-item interactions to measure preference differences between unobserved items of each user. Experimental results on three real-world datasets show the effectiveness of the DBPL algorithm.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.knosys.2021.107339
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.knosys.2021.107339

(DOI: 10.1016/j.knosys.2021.107339) Siyuan Xue and Fuji Ren :
Intent-Enhanced Attentive Bert Capsule Network for Zero-shot Intention Detection,
Neurocomputing, 2-15, 2021.

(要約): Spoken language understanding (SLU) plays an indispensable role in the dialogue system. The traditional intention detection task is regarded as a classification problem where utterances are associated with pre-defined intents. However, the various expressions of user's intents and constantly emerging novel intents make the annotating time-consuming and labor-intensive, building massive obstacles for extending the model to new tasks. Identifying unexpected user intention and achieving the user's desire goal is a challenging task. Therefore, we conduct zero-shot intention detection based on a transformation-based learning manner. In this paper, we propose an intent-enhanced attentive capsule network (IE-BertCapsNet) further guides the aggregation process of the capsule network and generalizable useful features that can be adapted to emerging intentions. Coupling with the large margin cosine loss function, the proposed model can identify discriminative features by forcing the whole network to minimize inter-class distance and minimize intra-class distance. Finally, we leverage the IE-BertCapsNet's feature extraction ability and knowledge transferring capability to conduct zero-shot intent detection and generalized zero-shot intent detection. Extensive experiments on five benchmark task-oriented datasets in four languages demonstrate that the proposed model can achieve competitive performance that can better discriminate known intents and detect unknown intents.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.neucom.2021.05.085
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.neucom.2021.05.085

(DOI: 10.1016/j.neucom.2021.05.085) Min Hu, Qian Chu, Xiaohua Wang, Lei He and Fuji Ren :
A Two-Stage Spatiotemporal Attention Convolution Network for Continuous Dimensional Emotion Recognition from Facial Video,
IEEE Signal Processing Letters, 1-20, 2021.

(要約): Continuous dimensional emotion recognition for facial video sequence is a crucial and challenging task in Affective Computing and Human-Computer Intelligent Interaction. The key of this task is to effectively extract and discriminate spatialtemporal features in a more fine-grained way. In this paper, a Two-Stage Spatiotemporal Attention Temporal Convolution Network (TS-SATCN) is designed for continuous dimensional emotion recognition of facial videos. The first stage generates an initial recognition result that is later fed into the second for correction. In each stage, the introduced spatiotemporal attention branch helps the network learn different attention levels and focuses on the informative spatial-temporal features adaptively. The network is trained by a proposed smooth loss function which can further improve the predictions quality. Extensive experiments are performed on two datasets, RECOLA and AFEW-VA, which shows that the proposed method achieves significant improvement over state-of-the-art methods.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/LSP.2021.3063609
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/LSP.2021.3063609

(DOI: 10.1109/LSP.2021.3063609) Yu Gu, Huan Yan, Mianxiong Dong, Meng Wang, Xiang Zhang, Zhi Liu and Fuji Ren :
WiONE: One-Shot Learning for Environment-Robust Device-Free User Authentication via Commodity Wi-Fi in Man-Machine System,
IEEE Transactions on Computational Social Systems, 1-13, 2021.

(要約): User authentication is the first and most critical step in protecting a man-machine system from a malicious spoofer. However, security and privacy are just like the two sides of one coin, hard to see both at the same time, especially by the current mainstream credential- and biometric-based approaches. To this end, we propose WiONE, a safe and privacy-preserving user authentication system leveraging the ubiquitous Wi-Fi infrastructure by exploring ``how you behave'' rather than ``who you are''. The key idea is to apply deep learning to user physical behavior captured by Wi-Fi channel state information (CSI) to identify legitimate users while rejecting spoofers. The design of WiONE faces two challenges, namely, how to capture the subtle behavior, such as a keystroke on CSI, and how to mitigate the heavy environment-specific training required by deep learning. For the former, we design a behavior enhancement model based on the Rician fading to highlight the behavior-induced information by suppressing the behavior-unrelated information on channel response. For the latter, we develop a behavior characterization method tailored for the prototypical networks to facilitate the extraction of the domain-independent behavioral features and enable one-shot recognition of a new user in a new environment. Numerous experiments are conducted in several real-world environments, and the results show that WiONE outperforms its state-of-the-art rivals in authentication performance with much less training effort.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TCSS.2021.3056654
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85103265541

(DOI: 10.1109/TCSS.2021.3056654, Elsevier: Scopus) Min Hu, Fei Qian, Xiaohua Wang, Lei He, Dong Guo and Fuji Ren :
Robust Heart Rate Estimation with Spatial-Temporal Attention Network from Facial Videos,
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 1-20, 2021.

(要約): In order to solve the problems of highly redundant spatial information and motion noise in the heart rate (HR) estimation from facial videos based on remote Photoplethysmography(rPPG), this paper proposes a novel HR estimation method based on spatial-temporal attention model. Firstly, to reduce the redundant information and strengthen the association relationships of long-range videos, the spatial-temporal facial features are extracted by the 2D convolutional neural network (2DCNN) and 3D convolutional neural network (3DCNN), respectively. The aggregation function is adopted to incorporate feature maps into short segment spatial-temporal feature maps. Secondly, the spatial-temporal strip pooling is designed in the spatial-temporal attention module to reduce head movement noises. Then, via the two-part loss function, the model can focus more on the rPPG signal rather than the interference. We conduct extensive experiments on two public datasets to verify the effectiveness of our model. The experimental results show that the proposed method achieves significantly better performances than the state-of-the-art baselines: The mean absolute error could be reduced by 11% on the PURE dataset, and by 25% on the COHFACE dataset.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TCDS.2021.3062370
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/TCDS.2021.3062370

(DOI: 10.1109/TCDS.2021.3062370) Qian Zhang and Fuji Ren :
Prior-based bayesian pairwise ranking for one-class collaborative filtering,
Neurocomputing, Vol.440, 365-374, 2021.

(要約): In many real-world applications, only user-item interactions (one-class feedback) can be observed. The recommendation methods have been studied for personalized ranking with one-class feedback in recent years. Pairwise ranking methods have been widely used for dealing with the one-class problem with the assumption that users prefer their observed items over unobserved items. However, existing some items that users have not seen yet. It is unsuitable for treating all unobserved items of the user as negative feedback. In this paper, we propose a Prior-based Bayesian Pairwise Ranking (PBPR) model, which relaxes the simple pairwise preference assumption in previous works by further considering the pairwise preference between two unobserved items. Moreover, we calculate users' potential preference scores on unobserved items, i.e., prior information, based on historical interactions. The prior information can be used to measure the fine-grained preference difference between any two unobserved items of each user. Through extensive experiments on real-world datasets, we demonstrate the effectiveness of our proposed recommendation method.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116029
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.neucom.2021.01.117
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(徳島大学機関リポジトリ: 116029, DOI: 10.1016/j.neucom.2021.01.117) Jiawen Deng and Fuji Ren :
A Survey of Textual Emotion Recognition and Its Challenges,
IEEE Transactions on Affective Computing, 1-20, 2021.

(要約): Textual language is the most natural carrier of human emotion. In natural language processing, textual emotion recognition (TER) has become an important topic due to its significant academic and commercial potential. With the advanced development of deep learning technologies, TER has attracted growing attention and has significantly been promoted in recent years. This paper provides a systematic survey of latest TER advances, focusing on approaches using deep neural networks. According to how deep learning works at each stage, TER approaches are reviewed on word embedding, architecture, and training levels, respectively. We discussed the remaining challenges and opportunities from four aspects: the shortage of large-scale and high-quality dataset, fuzzy emotional boundaries, incomplete extractable emotional information in texts, and TER in dialogue. This paper creates a systematic and in-depth overview of deep TER technologies. It provides the necessary knowledge and new insights for relevant researchers to understand better the research state, remaining challenges, and future directions in this field.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TAFFC.2021.3053275
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(DOI: 10.1109/TAFFC.2021.3053275) Haitao Yu, Degen Huang, Fuji Ren and Lishuang Li :
Diagnostic Evaluation of Policy-Gradient-Based Ranking,
Electronics, Vol.10, No.19, 1-21, 2021.

(要約): Learning-to-rank has been intensively studied and has shown significantly increasing values in a wide range of domains, such as web search, recommender systems, dialogue systems, machine translation, and even computational biology, to name a few. In light of recent advances in neural networks, there has been a strong and continuing interest in exploring how to deploy popular techniques, such as reinforcement learning and adversarial learning, to solve ranking problems. However, armed with the aforesaid popular techniques, most studies tend to show how effective a new method is. A comprehensive comparison between techniques and an in-depth analysis of their deficiencies are somehow overlooked. This paper is motivated by the observation that recent ranking methods based on either reinforcement learning or adversarial learning boil down to policy-gradient-based optimization. Based on the widely used benchmark collections with complete information (where relevance labels are known for all items), such as MSLRWEB30K and Yahoo-Set1, we thoroughly investigate the extent to which policy-gradient-based ranking methods are effective. On one hand, we analytically identify the pitfalls of policy-gradient-based ranking. On the other hand, we experimentally compare a wide range of representative methods. The experimental results echo our analysis and show that policy-gradient-based ranking methods are, by a large margin, inferior to many conventional ranking methods. Regardless of whether we use reinforcement learning or adversarial learning, the failures are largely attributable to the gradient estimation based on sampled rankings, which significantly diverge from ideal rankings. In particular, the larger the number of documents per query and the more fine-grained the ground-truth labels, the greater the impact policy-gradient-based ranking suffers. Careful examination of this weakness is highly recommended for developing enhanced methods based on policy gradient.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 117218
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/electronics11010037
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(徳島大学機関リポジトリ: 117218, DOI: 10.3390/electronics11010037) Min Hu, Dong Guo, Mingxing Jiang, Fei Qian, Xiaohua Wang and Fuji Ren :
rPPG-Based Heart Rate Estimation using Spatial-Temporal Attention Network,
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 1-20, 2021.

(要約): Remote photoplethysmography (rPPG) based on computer vision technology is widely used to calculate the heart rate (HR) from facial videos. Existing rPPG techniques have been subject to some limitations (e.g., highly redundant spatial information, head movement noise and region of interest (ROI) selection). To address these limitations, this paper introduces an effective spatial-temporal attention network. A temporal fusion module is firstly proposed to fully exploit the time-domain information, aiming to reduce the redundant video information and strengthen the association relationships of long-range videos. Furthermore, a spatial attention mechanism is designed in the backbone net to precisely target the skin ROIs. Finally, to assist the network in learning the weights between channels, we project the RGB images using plane orthogonal to skin (POS) algorithm and add motion representation to complement physiological signals' extraction. Extensive experiments on the public PURE, MMSE-HR, and UBFC-rPPG datasets demonstrate that our model achieve competitive results compared with other methods.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TCDS.2021.3131197
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(DOI: 10.1109/TCDS.2021.3131197) Mingxing Jiang, Liquan Shen, Min Hu, Ping An and Fuji Ren :
Blind Quality Evaluator of Tone-Mapped HDR and Multi-Exposure Fused Images for Electronic Display,
IEEE Transactions on Consumer Electronics, 1-13, 2021.

(要約): The problem of reproducing high dynamic range (HDR) images on electronic display and photography with restricted dynamic range has gained a lot of interest in the consumer electronics community. There exist various approaches to this issue, e.g., tone mapping operators (TMOs) and multi-exposure fusion algorithms (MEFs). Many existing image quality assessment (IQA) methods have been proposed to compare images of quality degradation generated by TMOs/MEFs. Although promising performances have been achieved, they seldom consider local specific artifacts difference (i.e., abnormal exposure and color cast) related with the TMOs/MEFs. To address this limitation, this paper proposes a Blind Quality Evaluator of Tone-Mapped HDR and Multi-Exposure Fused Images (BQE-TM/MEFI). First, two purpose-designed segment models are utilized to distinguish well-exposedness dense patches (WEDPes) and non-WEDPes, color cast patches (CCPes) and non-CCPes respectively. Second, multiple quality-perception features are extracted to measure local artifacts: 1) structure and sharpness features from WEDPes, 2) saturation features from non-CCPes, and 3) edge structure features. Then, three new low-complexity regional features (over-exposure ratio, entropy and color confidence index) are calculated based on over-exposure segmentation model. Finally, all extracted features are aggregated into a machine-learning regression model to pool a quality score. The simplicity and good performance of the proposed method makes it suitable for electronic displays and other consumer electronics.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TCE.2021.3130176
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(DOI: 10.1109/TCE.2021.3130176) Yu Gu, Huan Yan, Xiang Zhang, Zhi Liu and Fuji Ren :
3D Facial Expression Recognition via Attention-based Multi-channel Data Fusion Network,
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 1-11, 2021.

(要約): Facial expression has long been recognized as containing meaningful non-verbal affective cues for decoding human emotions. Recently, multi-modal 2D+3D fusion method has shown significant potential in facial expression recognition (FER) due to its fine-grained face descriptions in various spatial channels. However, current work mainly relies on feature-level or even score-level fusion to find emotion cues spread in different channels, and may miss key information due to lack of focus. To this end, we propose an attention-based multi-channel data fusion network (AMDFN) to better preserve and find such key facial cues. More specifically, we first map a 3D face scan into multi-channel images, and then fuse them in a ResNet18 backbone to get layered emotion features. Secondly, we leverage a layer attention model to explore the dependencies between features of different layers to learn discriminative affective cues for effective emotion recognition. Our comprehensive experiments on two widely-used datasets (i.e., Facescape and Bosphorus) have verified the performance of our approach compared to several state-of-the-art rivals.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TIM.2021.3125972
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(DOI: 10.1109/TIM.2021.3125972) Fuji Ren and Tianhao She :
Utilizing External Knowledge to Enhance Semantics in Emotion Detection in Conversation,
IEEE Access, Vol.10, No.19, 1-11, 2021.

(要約): Enabling machines to emotion recognition in conversation is challenging, mainly because information in human dialogue innately conveys emotions by long-term experience, abundant knowledge, context, and the intricate patterns between the affective states. We address the task of emotion recognition in conversations using external knowledge to enhance semantics. We propose KES model, a new framework that incorporates different elements of external knowledge and conversational semantic role labeling, where build upon them to learn interactions between interlocutors participating in a conversation. We design a self-attention layer specialized for enhanced semantic text features with external commonsense knowledge. Then, two different networks composed of LSTM are responsible for tracking individual internal state and context external state. In addition, the proposed model has experimented on three datasets in emotion detection in conversation. The experimental results show that our model outperforms the state-of-the-art approaches on most of the tested datasets.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116566
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2021.3128277
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(徳島大学機関リポジトリ: 116566, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3128277) Quan Wang, Fei Wang, Fuji Ren, Zhongheng Li and Feiping Nie :
An Effective Clustering Optimization Method for Unsupervised Linear Discriminant Analysis,
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1-13, 2021.

(要約): The recent work Unsupervised Linear Discriminant Analysis (Un-LDA) completes its clustering process during the alternating optimization by converting equivalently the objective and finally using the K-means algorithm. However, the K-means algorithm has its inherent drawbacks. It is hard for the K-means algorithm to deal well with some complex clustering cases where there are too many real clusters or non-convex clusters. In this paper, a novel clustering optimization method is presented to accomplish the clustering process in Un-LDA and the resulting method can be named Un-LDA(CD). Specifically, instead of the K-means algorithm, an elaborately designed coordinate descent algorithm is adopted to obtain the clusters after the objective function goes through a series of simple but deft equivalent conversions. Extensive experiments have demonstrated that the coordinate descent clustering solution for Un-LDA can outperform the original K-means based solution on the tested data sets especially those complex data sets with a pretty large number of real clusters.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TKDE.2021.3124023
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(DOI: 10.1109/TKDE.2021.3124023) Tianhao She and Fuji Ren :
Enhance the Language Ability of Humanoid Robot NAO through Deep Learning to Interact with Autistic Children,
Electronics, Vol.10, No.19, 1-21, 2021.

(要約): Autism spectrum disorder (ASD) is a life-long neurological disability, and a cure has not yet been found. ASD begins early in childhood and lasts throughout a person's life. Through early intervention, many actions can be taken to improve the quality of life of children. Robots are one of the best choices for accompanying children with autism. However, for most robots, the dialogue system uses traditional techniques to produce responses. Robots cannot produce meaningful answers when the conversations have not been recorded in a database. The main contribution of our work is the incorporation of a conversation model into an actual robot system for supporting children with autism. We present the use a neural network model as the generative conversational agent, which aimed at generating meaningful and coherent dialogue responses given the dialogue history. The proposed model shares an embedding layer between the encoding and decoding processes through adoption. The model is different from the canonical Seq2Seq model in which the encoder output is used only to set-up the initial state of the decoder to avoid favoring short and unconditional responses with high prior probability. In order to improve the sensitivity to context, we changed the input method of the model to better adapt to the utterances of children with autism. We adopted transfer learning to make the proposed model learn the characteristics of dialogue with autistic children and to solve the problem of the insufficient corpus of dialogue. Experiments showed that the proposed method was superior to the canonical Seq2sSeq model and the GAN-based dialogue model in both automatic evaluation indicators and human evaluation, including pushing the BLEU precision to 0.23, the greedy matching score to 0.69, the embedding average score to 0.82, the vector extrema score to 0.55, the skip-thought score to 0.65, the KL divergence score to 5.73, and the EMD score to 12.21.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116389
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/electronics10192393
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(徳島大学機関リポジトリ: 116389, DOI: 10.3390/electronics10192393) Wenjie Liu, Guoqing Wu and Fuji Ren :
Deep Multibranch Fusion Residual Network for Insect Pest Recognition,
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, Vol.13, No.3, 705-716, 2021.

(要約): Earlier insect pest recognition is one of the critical factors for agricultural yield. Thus, an effective method to recognize the category of insect pests has become significant issues in the agricultural field. In this article, we proposed a new residual block to learn multiscale representation. In each block, it contains three branches: one is parameter-free, and the others contain several successive convolution layers. Moreover, we proposed a module and embedded it into the new residual block to recalibrate the channelwise feature response and to model the relationship of the three branches. By stacking this kind of block, we constructed the deep multibranch fusion residual network (DMF-ResNet). For evaluating the model performance, we first test our model on CIFAR-10 and CIFAR-100 benchmark data sets. The experimental results show that DMF-ResNet outperforms the baseline models significantly. Then, we construct DMF-ResNet with different depths for high-resolution image classification tasks and apply it to recognize insect pests. We evaluate the model performance on the IP102 data set, and the experimental results show that DMF-ResNet could achieve the best accuracy performance than the baseline models and other stateof- the-art methods. Based on these empirical experiments, we demonstrate the effectiveness of our approach.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116326
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TCDS.2020.2993060
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(徳島大学機関リポジトリ: 116326, DOI: 10.1109/TCDS.2020.2993060) Yiming Tang, Witold Pedrycz and Fuji Ren :
Granular symmetric implicational method,
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 1-14, 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TETCI.2021.3100597
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(DOI: 10.1109/TETCI.2021.3100597) Tian Chen, Hongfang Yin, Xiaohui Yuan, Yu Gu, Fuji Ren and Xiao Sun :
Emotion recognition based on fusion of long short-term memory networks and SVMs,
Digital Signal Processing, 1-10, 2021.

(要約): This paper proposes a multimodal fusion emotion recognition method based on Dempster-Shafer evidence theory, which includes electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG). For EEG, we use the SVM classifier to classify features, and for ECG, we establish the corresponding Bi-directional Long Short-Term Memory network emotion recognition structure, which is fused with EEG classification results through the evidence theory. We selected 25 video clips with five emotions (happy, relaxed, angry, sad, and disgusted), and a total of 20 subjects participated in our emotional experiment. The experimental results prove that the performance of the multi-modal fusion model proposed in this paper is superior to the single-modal emotion recognition model. In the Arousal and Valance dimensions, the average accuracy is improved by 2.64% and 2.75% compared with the EEG signal-based emotion recognition model. Compared with the emotion recognition model based on the ECG signal, the accuracy is improved by 7.37% and 8.73%.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.dsp.2021.103153
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(DOI: 10.1016/j.dsp.2021.103153) Duo Feng and Fuji Ren :
Data-Driven Channel Pruning towards Local Binary Convolution Inverse Bottleneck Network Based on Squeeze-and-Excitation Optimization Weights,
Electronics, 1-14, 2021.

(要約): This paper proposed a model pruning method based on local binary convolution (LBC) and squeeze-and-excitation (SE) optimization weights. We first proposed an efficient deep separation convolution model based on the LBC kernel. By expanding the number of LBC kernels in the model, we have trained a larger model with better results, but more parameters and slower calculation speed. Then, we extract the SE optimization weight value of each SE module according to the data samples and score the LBC kernel accordingly. Based on the score of each LBC kernel corresponding to the convolution channel, we performed channel-based model pruning, which greatly reduced the number of model parameters and accelerated the calculation speed. The model pruning method proposed in this paper is verified in the image classification database. Experiments show that, in the model using the LBC kernel, as the number of LBC kernels increases, the recognition accuracy will increase. At the same time, the experiment also proved that the recognition accuracy is maintained at a similar level in the small parameter model after channel-based model pruning by the SE optimization weight value.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116521
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/electronics10111329
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85106933886

(徳島大学機関リポジトリ: 116521, DOI: 10.3390/electronics10111329, Elsevier: Scopus) Min Hu, Peng Ge, Xiaohua Wang, Hui Lin and Fuji Ren :
A spatio-temporal integrated model based on local and global features for video expression recognition,
The Visual Computer, 1-18, 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s00371-021-02136-z
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(DOI: 10.1007/s00371-021-02136-z) Xiaohua Wang, Cong Yu, Yu Gu, Min Hu and Fuji Ren :
Multi-Task and Attention Collaborative Network for Facial Emotion Recognition,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.16, No.4, 568-576, 2021.

(要約): Facial expression is one of the most direct and effective ways to recognize emotions, widely used in human-computer interaction, affective computing, and other research fields. Expression recognition can be divided into discrete expression classification and continuous dimensional emotion recognition. Most of the existing multi-dimensional emotional estimation only considers the data under laboratory conditions. In this paper, facial emotion estimation is performed based on real-world images and combined with the advantages of multi-task learning and attention mechanism. We improve the multi-task attention network (MTAN) from two aspects: task and feature. At the aspect of the task, the multi-task collaborative attention network (MTCAN), which is based on task correlation, is proposed to solve task deviation in multi-task learning. At the aspect of the feature, based on MTCAN, we came up with MTACN, which used the self-attention mechanism to measure the importance of each attention module for each specific task. Then, we can capture the local-to-global connection in one step and fully exploit the feature within different levels of each task. Experimental results on the AffectNet dataset show that the performance of the model is significantly better than the original network, and the Root-mean-square error and consistency correlation coefficient results are superior to other existing models.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.23331
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(DOI: 10.1002/tee.23331) Yokotani Tomoya, Tanioka Ryuichi, Kawai Chihiro, Betriana Feni, Hirokazu Ito, Yuko Yasuhara, Tetsuya Tanioka, Rozzano De Castro Locsin, Kazuyuki Matsumoto and Fuji Ren :
Human Psychological Burden and Thinking Process while Operating a Humanoid Robot Conversation App Program,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.12, No.1, 23-35, 2021.

(キーワード): Older adults / communication robot / Pepper robot / 自然言語処理 (natural language processing) / 人工知能 (artificial intelligence) / human thinking process / psychological burden

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) Yuki Obayashi, Feni Betriana, Tetsuya Tanioka, Tomoya Yokotani, Ryuichi Tanioka, Chihiro Kawai, Hirokazu Ito, Yuko Yasuhara, Rozzano De Castro Locsin, Kyoko Osaka, Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren and Yoshihiro Kai :
Developmental Issues of Communication for Robot Applications in Older People Care: An Integrative Review,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.12, No.1, 53-67, 2021.

(キーワード): Communication robots / applications / performance of humanoid robots / developmental issues

Jun Liu, Tingting Wang, 任福継 :
Lock Isolation Security Architecture for Reconfigurable Scanning Networks,
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, Vol.33, No.3, 1-7, 2021年.

(要約): To protect the reconfigurable scanning network from the influence of unauthorized access, tampering of transmitted data by malicious instruments and sniffing, a lock isolation security structure is proposed. Firstly, the presented structure divides the instruments without security threat to each other into one group, and the groups can be accessed one by one via the isolated signals, which can prevent malicious instruments tampering and sniffing transmitted data. Secondly, the key instruments are protected by the lock segment insertion bit. The lock segment insertion bit can only be opened when multiple key values at specific positions are set to specific values (0, 1 sequence), which can increase the difficulty of unauthorized access. Besides, to reduce the hardware overhead, and the difficulty of place and route caused by excessive instrument groups, instrument grouping algorithm is proposed. The proposed algorithm firstly constructs an undirected graph based on the security relationship among instruments. Then the maximal independent sets of the undirected are obtained. In this way, the number of instrument groups is reduced greatly. Compared to other similar methodologies, the experimental results conducted on ITC 02 benchmark circuits show that the time consumption for opening the locking segment insertion bit of the proposed security structure increased by 7 times, and the average percentage reduction of area, power consumption and wire length is 3.81%,
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3724/SP.J.1089.2021.18447
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3724/SP.J.1089.2021.18447

(DOI: 10.3724/SP.J.1089.2021.18447) Min Hu, Fei Qian, Dong Guo, Xiaohua Wang, Lei He and Fuji Ren :
ETA-rPPGNet: Effective Time-Domain Attention Network for Remote Heart Rate Measurement,
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol.70, 1-12, 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TIM.2021.3058983
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(DOI: 10.1109/TIM.2021.3058983) Jiawen Deng and Fuji Ren :
Hierarchical Network with Label Embedding for Contextual Emotion Recognition,
Research : A Science Partner Journal, Vol.2021, No.1, 1-9, 2021.

(要約): Emotion recognition has been used widely in various applications such as mental health monitoring and emotional management. Usually, emotion recognition is regarded as a text classification task. Emotion recognition is a more complex problem, and the relations of emotions expressed in a text are nonnegligible. In this paper, a hierarchical model with label embedding is proposed for contextual emotion recognition. Especially, a hierarchical model is utilized to learn the emotional representation of a given sentence based on its contextual information. To give emotion correlation-based recognition, a label embedding matrix is trained by joint learning, which contributes to the final prediction. Comparison experiments are conducted on Chinese emotional corpus RenCECps, and the experimental results indicate that our approach has a satisfying performance in textual emotion recognition task.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116115
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.34133/2021/3067943
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(徳島大学機関リポジトリ: 116115, DOI: 10.34133/2021/3067943) Ziyun Jiao and Fuji Ren :
WRGAN: Improvement of RelGAN with Wasserstein Loss for Text Generation,
Electronics, 1-14, 2021.

(要約): Generative adversarial networks (GANs) were rst proposed in 2014, and have been widely used in computer vision, such as for image generation and other tasks. However, the GANs used for text generation have made slow progress. One of the reasons is that the discriminator's guidance for the generator is too weak, which means that the generator can only get a ``true or false'' probability in return. Compared with the current loss function, the Wasserstein distance can provide more information to the generator, but RelGAN does not work well with Wasserstein distance in experiments. In this paper, we propose an improved neural network based on RelGAN and Wasserstein loss named WRGAN. Differently from RelGAN, we modi ed the discriminator network structure with 1D convolution of multiple different kernel sizes. Correspondingly, we also changed the loss function of the network with a gradient penalty Wasserstein loss. Our experiments on multiplepublicdatasetsshowthatWRGANoutperformsmostoftheexistingstate-of-the-artmethods, and the Bilingual Evaluation Understudy(BLEU) scores are improved with our novel method.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116296
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/electronics10030275
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(徳島大学機関リポジトリ: 116296, DOI: 10.3390/electronics10030275) Zhichao Cui, yaochen Li, Chi Zhang, Yuehu Liu and Fuji Ren :
Coarse-to-Fine 3D Road Model Registration for Traffic Video Augmentation,
IET Image Processing, 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1049/iet-ipr.2019.1036
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(DOI: 10.1049/iet-ipr.2019.1036) Fuji Ren and Yanwei Bao :
A Review on Human-Computer Interaction and Intelligent Robots,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.19, No.1, 5-47, 2020.

(要約): In the field of artificial intelligence, human computer interaction (HCI) technology and its related intelligent robot technologies are essential and interesting contents of research. From the perspective of software algorithm and hardware system, these abovementioned technologies study and try to build a natural HCI environment. The purpose of this research is to provide an overview of HCI and intelligent robots. This research highlights the existing technologies of listening, speaking, reading, writing, and other senses, which are widely used in human interaction. Based on these same technologies, this research introduces some intelligent robot systems and platforms. This paper also forecasts some vital challenges of researching HCI and intelligent robots. The authors hope that this work will help researchers in the field to acquire the necessary information and technologies to further conduct more advanced research.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115376
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622019300052
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0219622019300052

(徳島大学機関リポジトリ: 115376, DOI: 10.1142/S0219622019300052) Fei Wang, Quan Wang, Feiping Ne, Zhongheng Li, Weizhong Yu and Fuji Ren :
A linear multivariate binary decision tree classifier based on K-means splitting,
Pattern Recognition, Vol.107, No.3, 1-13, 2020.

(要約): A novel linear multivariate decision tree classifier, Binary Decision Tree based on K-means Splitting (BDTKS), is presented in this paper. The unsupervised K-means clustering is recursively integrated into the binary tree, building a hierarchical classifier. The introduction of the unsupervised K-means clustering provides the powerful generalization ability for the resulting BDTKS model. Then, the good generalization ability of BDTKS ensures the classification performance. A novel non-split condition with an easy-setting hyperparameter which focuses more on minority classes of the current node is proposed and applied in the BDTKS model, avoiding ignoring the minority classes in the class imbalance cases. Furthermore, the K-means centroid based BDTKS model is converted into the hyperplane based decision tree, speeding up the process of classification. Extensive experiments on the publicly available data sets have demonstrated that the proposed BDTKS matches or outperforms the previous decision trees.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.patcog.2020.107521
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.patcog.2020.107521

(DOI: 10.1016/j.patcog.2020.107521) 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
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(徳島大学機関リポジトリ: 115879, DOI: 10.26599/BDMA.2020.9020021) Jiawen Deng and Fuji Ren :
Multi-label Emotion Detection via Emotion-Specified Feature Extraction and Emotion Correlation Learning,
IEEE Transactions on Affective Computing, Vol.8, No.1, 2020.

(要約): Textual emotion detection is an attractive task while previous studies mainly focused on polarity or single-emotion classification. However, human expressions are complex, and multiple emotions often co-occur with non-negligible emotion correlations. In this paper, a Multi-label Emotion Detection Architecture (MEDA) is proposed to detect all associated emotions expressed in a given piece of text. MEDA is mainly composed of two modules: Multi-Channel Emotion-Specified Feature Extractor (MC-ESFE) and Emotion Correlation Learner (ECorL). MEDA captures underlying emotion-specified features through MC-ESFE module, which is composed of multiple channel-wise ESFE networks. Each channel in MC-ESFE is devoted to the feature extraction of a specified emotion from sentence-level to context-level through a hierarchical structure. With underlying features, emotion correlation learning is implemented through an emotion sequence predictor in ECorL. Furthermore, we define a new loss function: multi-label focal loss. With this loss function, the model can focus more on misclassified positive-negative emotion pairs and improve the overall performance by balancing the prediction of positive and negative emotions. The evaluation of proposed MEDA architecture is carried out on emotional corpus: RenCECps and NLPCC2018 datasets. The experimental results indicate that the proposed method can achieve better performance than state-of-the-art methods in this task.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115391
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TAFFC.2020.3034215
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(徳島大学機関リポジトリ: 115391, DOI: 10.1109/TAFFC.2020.3034215) Yindong Dong and Fuji Ren :
Multi-reservoirs EEG signal feature sensing and recognition method based on generative adversarial networks,
Computer Communications, Vol.164, 177-184, 2020.

(要約): EEG emotion recognition is one of the interesting and challenging tasks in the research based emotion human computer interface system. In this paper, a multi-reservoirs feature coding continuous label fusion semi-supervised Generative Adversarial Networks (MCLFS-GAN) is proposed by using permutation phase transfer entropy as the EEG signal feature. Firstly, the obtained features are encapsulated in time series, and then the features are sent into multi-reservoirs according to the division of brain intra, brain interval or frequency band. After convolution optimization, the feature expression with time sequence relationship is obtained. The generic representation between the features and pseudo effective feature expression are iteratively learned in encoder E and generator G in the generative adversarial way. In addition, the continuous fusion for class intra tags can help to form continuous differences between classes. The experimental results show that the accuracy for the four classification is 81.32% and 54.87% respectively by using SAP and LOSO in DEAP database. Compared with other models, this algorithm can effectively improve the recognition performance.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.comcom.2020.10.004
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(DOI: 10.1016/j.comcom.2020.10.004) Zhong Huang, Fuji Ren, Min Hu and Sugen Chen :
Facial Expression Imitation Method for Humanoid Robot Based on Smooth-Constraint Reversed Mechanical Model (SRMM),
IEEE Transactions on Human-Machine Systems, Vol.50, No.6, 538-549, 2020.

(要約): To improve the space time similarity and motion smoothness of facial expression imitation (FEI), a real-time FEI method for a humanoid robot is proposed based on smooth-constraint reversed mechanical model (SRMM) by combining a sequence-to-sequence deep learning model and a motion-smoothing constraint. First, on the basis of facial data from a Kinect capture device, a facial feature vector is characterized based on 3 head postures, 17 facial animation units, and facial geometric deformation cascaded by Laplace coordinates. Second, a reversed mechanical model is constructed via a multilayer long short-term memory neural network to accomplish direct mapping from facial feature sequences to motor position sequences. Additionally, to overcome the motor chattering phenomenon during real-time FEI, a high-order polynomial is constructed to fit the position sequence of motors, and an SRMM is proposed and designed based on the deviation of position, velocity, and acceleration. Finally, aiming to imitate the real-time facial feature sequences of a performer captured from Kinect, the optimal position sequences generated based on the SRMM is sent to the hardware system to keep the space time characteristics consistent with those of the performer. The experimental results demonstrate that the motor position deviation of the SRMM is less than 8%. The space time similarity between the robot and the performer is greater than 85%, and the motion smoothness of the online FEI exceeded 90%. Compared with other related methods, the proposed method achieves a remarkable improvement in motor position deviation, space time similarity, and motion smoothness.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/THMS.2020.3017781
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(DOI: 10.1109/THMS.2020.3017781) Tian Chen, Mingyan Fan, 任福継, Hongfang Yin :
Emotion recognition using pupil position,
Application Research of Computers, Vol.38, No.5, 1-6, 2020年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.06.0165
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(DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.06.0165) Tian Chen, Sihang Ju, Fuji Ren, Minhyan Fan and Yu Gu :
EEG emotion recognition model based on the LIBSVM classifier,
Measurement, Vol.164, 1-7, 2020.

(要約): This paper proposes an electroencephalogram(EEG) emotion recognition method based on the LIBSVM classifier. EEG features are calculated to represent the characterisitics associated with emotion states. First calculating the Lempel Ziv complexity and wavelet detail coefficients for the pre-processed EEG signals; then obtaining the co-integration relationship that reflecting the relationship between channels according to the cointegration test; next performing Empirical Mode Decomposition(EMD) on the pre-processed EEG signals; finally calculating the average approximate entropy of the first four Intrinsic Mode Functions(IMFs). The calculated four features are input into the LIBSVM classifier to realize the sentiment classification of each channel data, and then the classification results of each channel are fused by the Takagi Sugeno fuzzy model to achieve the final emotion classification. The experimental results show that when the two-category classifications are performed on Arousal and Valance, the average sentiment recognition rates are 74.88% and 82.63%, respectively.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.measurement.2020.108047
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85086700562

(DOI: 10.1016/j.measurement.2020.108047, Elsevier: Scopus) Degen Huang, Anil Ahmed, Yasser Syed Arafat, Iftekhar Khawaja Rashid, Qasim Abbas and Fuji Ren :
Sentence-Embedding and Similarity via Hybrid Bidirectional-LSTM and CNN Utilizing Weighted-Pooling Attention,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E103-D, No.10, 2216-2227, 2020.

(要約): Neural networks have received considerable attention in sentence similarity measuring systems due to their efficiency in dealing with semantic composition. However, existing neural network methods are not sufficiently effective in capturing the most significant semantic information buried in an input. To address this problem, a novel weighted-pooling attention layer is proposed to retain the most remarkable attention vector. It has already been established that long short-term memory and a convolution neural network have a strong ability to accumulate enriched patterns of whole sentence semantic representation. First, a sentence representation is generated by employing a siamese structure based on bidirectional long short-term memory and a convolutional neural network. Subsequently, a weighted-pooling attention layer is applied to obtain an attention vector. Finally, the attention vector pair information is leveraged to calculate the score of sentence similarity. An amalgamation of both, bidirectional long short-term memory and a convolutional neural network has resulted in a model that enhances information extracting and learning capacity. Investigations show that the proposed method outperforms the state-of-the-art approaches to datasets for two tasks, namely semantic relatedness and Microsoft research paraphrase identification. The new model improves the learning capability and also boosts the similarity accuracy as well.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1587/transinf.2018EDP7410
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(DOI: 10.1587/transinf.2018EDP7410) 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) XIAOHUA WANG, JIANQIAO GONG, MIN HU, YU GU and Fuji Ren :
LAUN Improved StarGAN for Facial Emotion Recognition,
IEEE Access, Vol.8, No.1, 161509-161518, 2020.

(要約): 表情認識の分野では，深層学習が広く使用されています．ただし，利用可能な公開データベースの不十分で不均衡な顔面トレーニングデータは，表現認識率を向上させるための主要な課題です． Generative Adversarial Networks(GAN)は，データベースを拡張するために使用できる，異なる表現を持つ1対1の面をさらに生成できます．StarGANは，複数の表現に対して1対多の変換を実行できます．オリジナルのGANと比較して，StarGANはサンプル生成の効率を高めることができます．それにもかかわらず，生成された顔の本質的な領域には，口やファジーサイド画像の生成など，いくつかの欠陥があります．これらの制限に対処するために，StarGANを改良して，再構成損失を変更し，コンテキスト損失を追加することにより，画像生成の欠陥を軽減しました．一方，StarGANの元のジェネレーターを置き換えて，注意U-NetをStarGANのジェネレーターに追加しました．したがって，我々はコンテキスト損失と注意U-Net(LAUN)が改善されたStarGANを提案しました．
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116332
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2020.3021531
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(徳島大学機関リポジトリ: 116332, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3021531) Yangyang Zhou and Fuji Ren :
CERG: Chinese Emotional Response Generator with Retrieval Method,
Research : A Science Partner Journal, Vol.2020, No.1, 1-8, 2020.

(要約): The dialogue system has always been one of the important topics in the domain of artificial intelligence. So far, most of the mature dialogue systems are task-oriented based, while non-task-oriented dialogue systems still have a lot of room for improvement. We propose a data-driven non-task-oriented dialogue generator ``CERG'' based on neural networks. This model has the emotion recognition capability and can generate corresponding responses. The data set we adopt comes from the NTCIR-14 STC-3 CECG subtask, which contains more than 1.7 million Chinese Weibo post-response pairs and 6 emotion categories. We try to concatenate the post and the response with the emotion, then mask the response part of the input text character by character to emulate the encoder-decoder framework. We use the improved transformer blocks as the core to build the model and add regularization methods to alleviate the problems of overcorrection and exposure bias. We introduce the retrieval method to the inference process to improve the semantic relevance of generated responses. The results of the manual evaluation show that our proposed model can make different responses to different emotions to improve the human-computer interaction experience. This model can be applied to lots of domains, such as automatic reply robots of social application.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116250
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.34133/2020/2616410
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(徳島大学機関リポジトリ: 116250, DOI: 10.34133/2020/2616410) Jun Liu, Xiuyun Wang, 任福継 :
Test Strategy for 2.5D ICs Using Auxiliary Interposer and E-fuses,
Computer Engineering and Applications, Vol.39, No.6, 1863-1868, 2020年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3778/j.issn.1002-8331.1902-0035
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(DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1902-0035) 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) Leyuan Jia, Yu Gu, Ken Cheng, Huan Yan and Fuji Ren :
BeAware: Convolutional neural network(CNN) based user behavior understanding through WiFi channel state information,
Neurocomputing, Vol.397, 457-463, 2020.

(要約): 996/5000 現代の情報社会では，人間はますますコンピュータに愛着を帯びてきています．したがって，座りがちな分析，人間とコンピュータの相互作用，感情に訴えるコンピューティングなど，さまざまなアプリケーション分野でユーザーの行動を理解することが重要です．現在のセンサーベースおよびビジョンベースのユーザーの行動を理解するアプローチは，ユーザーへの接触または邪魔になり，その可用性と実用性を危険にさらしています．この目的のために，WiFiチャネル状態情報(CSI)を利用した非接触無線周波数(RF)ベースのユーザー行動理解システムであるBeAwareを紹介します．重要なアイデアは，人間の動きによって影響を受けるチャネルデータを時系列のヒートマップイメージに視覚化し，対応するユーザーの行動を理解するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で処理することです． BeAwareを市販の低コストWiFiデバイスでプロトタイプ化し，実際の環境でのパフォーマンスを評価します．実験結果により，ユーザーの行動の認識におけるその有効性が検証されました．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.neucom.2019.09.111
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.neucom.2019.09.111

(DOI: 10.1016/j.neucom.2019.09.111) Yu Gu, Yantong Wang, Tao Liu, Yusheng Ji, Zhi Liu, Peng Li, Xiaoyan Wang, Xin Ai and Fuji Ren :
EmoSense: Computational Intelligence Driven Emotion Sensing via Wireless Channel Data,
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Vol.4, No.3, 216-226, 2020.

(要約): Emotion is well recognized as a distinguished symbol ofhumanbeings,anditplaysacrucialroleinourdailylives.Existingvision-basedorsensor-basedsolutionsareeitherobstructiveto use or rely on specialized hardware, hindering their applicability. This paper introduces EmoSense, a rst-of-its-kind wireless emotionsensingsystemdrivenbycomputationalintelligence.Thebasic methodologyistoexplorethephysicalexpressionofemotionsfrom wireless channel response via data mining. The design and implementation of EmoSense faces two major challenges extracting physical expression from wireless channel data and recovering emotion from the corresponding physical expression. For the former, we present a Fresnel zone-based theoretical model depicting the ngerprint of the physical expression on channel response. For the latter, we design an ef cient computational intelligence driven mechanism to recognize emotion from the corresponding ngerprints.WeprototypedEmoSenseonthecommodityWiFiinfrastructure and compared it with mainstream sensor-based and vision-basedapproachesinthereal-worldscenario.Thenumerical study over 3360 cases con rms that EmoSense achieves a comparable performance to the vision-based and sensor-based rivals under different scenarios. EmoSense only leverages the low-cost and prevalent WiFi infrastructures and thus, constitutes a tempting solution for emotion sensing.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TETCI.2019.2902438
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/TETCI.2019.2902438

(DOI: 10.1109/TETCI.2019.2902438) Yu Gu, Jinhai Zhan, Jie Li, Yusheng Ji, Xin An and Fuji Ren :
Sleepy: Wireless Channel Data Driven Sleep Monitoring via Commodity WiFi Devices,
IEEE Transactions on Big Data, Vol.6, No.2, 258-268, 2020.

(要約): 睡眠は私たちの日常生活の主要な出来事である．その品質は，精神的にも肉体的にも，人々の健康状態の重要な指標となる．既存のセンサベースまたは視覚ベースの睡眠監視システムは，使用するのに邪魔になるか，または十分な範囲を提供することができない．最近のワイヤレスインフラストラクチャの急速な拡大に伴い，広く普及しているチャネルデータが別の選択肢として登場している．我々はSleepyを提案する．これは，市販のWiFi装置を利用する無線チャネルデータ駆動型睡眠監視システムである．スリーピーの重要な考え方は，無線チャネルのエネルギー特性が，長期間にわたって累積チャネルデータから導出されたガウス混合モデル(GMM)に従うということである．したがって，GMMベースの前景抽出方法は，ロールオーバー(前景)のような動きを背景(静止姿勢)から適応的に区別するように設計されており，較正やターゲット依存のトレーニングが不要などの大きな利点をもたらす．私たちはSleepyをプロトタイプ化し，それを2つの実環境で評価した．短期間の対照実験では，Sleepyは95.04%の検出精度を達成した． 60分の実際のケーススタディで，Sleepyは強い安定性を示している．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TBDATA.2018.2851201
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(DOI: 10.1109/TBDATA.2018.2851201) Fuji Ren and Siyuan Xue :
Intention Detection Based on Siamese Neural Network With Triplet Loss,
IEEE Access, Vol.8, No.1, 82242-82254, 2020.

(要約): ユーザーの意図を理解することは，対話システムの音声言語理解(SLU)モジュールの重要なタスクです．これは，将来のアクションと応答を管理および生成するための重要な情報をさらに示します．このホワイトペーパーでは，意図検出タスクのトレーニングを実施するためのマルチクラス分類アプローチに基づいたトリプレットトレーニングフレームワークを提案します．正確には，Siameseneuralnetworkアーキテクチャでメトリック学習を使用して，ロバストで弁別的発話の特徴埋め込みモデルを構築します．シーケンス発話からコンパクトなユークリッド空間へのマッピングを学習することで，2つの入力データの詳細を効果的に区別できます．マッピングの生成後，事前検出された埋め込みを特徴ベクトルとして使用する標準的な手法を使用して，意図検出タスクを簡単に実装できます．さらに，融合戦略を使用して，意図検出タスクの下流で発話特徴表現を強化します．意図検出タスクのいくつかのベンチマークデータセットで実験を行います:スニップデータセット，ATISデータセット，Facebook多言語タスク指向データセット，毎日の対話データセット，およびMRDAデータセット．結果は，提案された方法がこれらのデータセットの認識パフォーマンスを効果的に改善し，シングルターンのタスク指向データセット(Snipsデータセット，Facebookデータセット)，およびマルチターンデータセット(Daily Dialogueデータセット)で最新の結果を達成できることを示しています．
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115374
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2020.2991484
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85084957800

(徳島大学機関リポジトリ: 115374, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2991484, Elsevier: Scopus) Siyuan Xue and Fuji Ren :
Knowledge Graph based Question and Answer System for Cosmetic Domain,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.11, No.1, 15-28, 2020.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116151
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050289068469839360

(徳島大学機関リポジトリ: 116151, CiNii: 1050289068469839360) Fuji Ren and Qian Zhang :
An Emotion Expression Extraction Method for Chinese Microblog Sentences,
IEEE Access, Vol.8, No.1, 69244-69255, 2020.

(要約): 中国語マイクロブログの急速な普及に伴い，多数のマイクロブログトピックがリアルタイムで生成されています．ますます多くのユーザーが，さまざまなトピックでこれらの独断的な文章の感情表現に注意を払っています．有罪判決を受けた文章の感情表現に手動でラベルを付けることは困難です．この取り組みのために，本論文では，ユーザーが生成した何百万もの意見のある文章を自動的に処理する感情表現抽出方法を提案します．具体的には，提案された方法は主に2つのタスクを含みます:感情分類とオピニオンターゲット抽出．まず，レキシコンベースの感情分類方法を使用して，意欲的な文の感情ラベルベクトルのさまざまな感情値を計算します．次に，意見のある文の感情ラベルベクトルが，教師なしの感情ラベル伝播アルゴリズムによって修正されます．意見文の候補意見対象を抽出した後，意見対象抽出タスクは，ランダムウォークベースのランキングアルゴリズムで実行されます．このアルゴリズムは，意見対象候補間の関係と意見対象文章間のテキストの類似性を考慮し，意見文の候補意見対象をランク付けします．実験結果は，提案された方法におけるアルゴリズムの有効性を示しています．
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115139
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2020.2985726
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85083997665

(徳島大学機関リポジトリ: 115139, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2985726, Elsevier: Scopus) Yu Zhao, Anxiang Zhang, Huali Feng, Qing Li, Patrick Gallinari and Fuji Ren :
Knowledge graph entity typing via learning connecting embeddings,
Knowledge-based Systems, No.1, 2020.

(要約): ナレッジグラフ(KG)エンティティタイピングは，KGで欠落している可能性のあるエンティティタイプのインスタンスを推測することを目的としています．これは，ナレッジグラフ完了の非常に重要ですが，まだ十分に調査されていないサブタスクです．このホワイトペーパーでは，既存のエンティティタイプアサーションからのローカルタイピング知識とKGのグローバルトリプルナレッジを併用することでトレーニングされるKGエンティティタイピングの新しいアプローチを提案します．具体的には，エンティティタイプの推論に関する2つの異なる知識主導の効果的なメカニズムを示します．したがって，メカニズムを実現するために2つの新しい埋め込みモデルを構築します．その後，それらを接続することによる結合モデルを使用して，欠落しているエンティティタイプのインスタンスを推論します．これにより，エンティティタイプのインスタンスとKGのトリプルナレッジの両方に一致する推論が優先されます． 2つの実世界のデータセット(FreebaseとYAGO)の実験結果は，KGエンティティのタイピングを改善するための提案されたメカニズムとモデルの有効性を示しています．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.knosys.2020.105808
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85082527535

(DOI: 10.1016/j.knosys.2020.105808, Elsevier: Scopus) Fuji Ren and Yangyang Zhou :
CGMVQA: A New Classification and Generative Model for Medical Visual Question Answering,
IEEE Access, Vol.8, No.1, 50626-50636, 2020.

(要約): 医療画像は，医療分野で重要な役割を果たしています．成熟した医療用視覚的質問応答システムは診断に役立ちますが，この包括的な問題を解決する満足のいく方法は今のところありません．このペーパーでは，さまざまな種類の質問があることを考慮して，この複雑な問題を複数の単純な問題に変換する分類および回答生成機能を含む，CGMVQAと呼ばれるモデルを提案します．画像のデータ拡張とテキストのトークン化を採用しています．事前トレーニング済みのResNet152を使用して画像の特徴を抽出し，3種類の埋め込みを一緒に追加してテキストを処理します．マルチヘッド自己注意トランスフォーマーのパラメーターを減らして，計算コストを削減します．マスキングレイヤーと出力レイヤーを調整して，モデルの機能を変更します．このモデルは，ImageCLEF 2019 VQA-Medデータセットでの分類精度0.640，単語マッチング0.659，意味的類似性0.678の新しい最先端の結果を確立します．これは，CGMVQAが医学的視覚的質問応答に効果的であり，臨床分析と診断において医師をよりよく支援できることを示唆しています．
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115141
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2020.2980024
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ACCESS.2020.2980024

(徳島大学機関リポジトリ: 115141, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2980024) Xiuyun Wang, Jun Liu, 任福継 :
TSVs crosstalk fault grouping test and diagnostic strategy,
MICROELECTRONICS & COMPUTER, Vol.37, No.2, 30-36, 2020年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2020.02.006
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2020.02.006

(DOI: 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2020.02.006) Tian Chen, Yang Zhou, 任福継, Xin An, Huyin Zhao :
Improved run-length codes compression method based on tri-state signal,
Computer Engineering, 1-8, 2020年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.19678/j.issn.1000-3428.0057157
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(DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0057157) OMAR AHMED, Fuji Ren, AMMAR HAWBANI and YASER AL-SHARABI :
Energy Optimized Congestion Control Based Temperature Aware Routing Algorithm For Software Defined Wireless Body Area Networks,
IEEE Access, Vol.8, 41085-41099, 2020.

(要約): ワイヤレスボディエリアネットワーク(WBAN)は，プライバシーが制限された軍事アプリケーションや，リモートヘルスモニタリング，遠隔医療，e-ヘルスサービスなどのヘルスケアアプリケーション向けの有望な費用対効果の高いテクノロジーです．ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)アプローチを使用すると，複雑な構造のWBANの制御および管理プロセスが改善され，柔軟性と動的なネットワーク構造が向上します． SDNベースのWBANでシームレスなルーティングパフォーマンスを実現するには，エネルギー効率の問題に効果的に取り組む必要があります．この論文の主な貢献は，SDNベースのWBAN向けに強化された多目的スパイダーモンキー最適化(EMSMO)を使用して，温度認識ルーティングアルゴリズム(EOCC-TARA)に基づく新しいエネルギー最適化輻輳制御を開発することです．このアルゴリズムは，エネルギー効率，輻輳のない通信，およびWBANルーティングでの熱の悪影響を減らすという重要な課題を克服します．まず，提案されたEOCC-TARAルーティングアルゴリズムは，センサーノードの熱散逸による温度の影響を考慮し，温度とエネルギーに基づいて転送ノードを適応的に選択する戦略を策定します．次に，輻輳回避の概念にエネルギー効率，リンクの信頼性，およびEMSMOが最適なルーティングを提供するコスト関数をモデル化するためのパス損失を追加します．シミュレーションが実行され，評価結果は，提案されたEOCC-TARAルーティングアルゴリズムが，エネルギー消費，ネットワークライフタイム，スループット，温度制御，輻輳オーバーヘッド，遅延，および正常な伝送速度に関して，従来のルーティングアプローチよりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しました．
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115144
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2020.2976819
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(徳島大学機関リポジトリ: 115144, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2976819) Xiaohua Wang, Lijuan Pan, Muzi Peng, Min Hu, Chunhua Jin, 任福継 :
Video Emotion Recognition Based on Hierarchical Attention Model,
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, Vol.32, No.1, 27-35, 2020年.

(要約): LSTM network is widely used in facial expression recognition of video sequences. In view of the limited representation ability of single-layer LSTM and the limitation of its generalization ability when solving complex problems, a hierarchical attention model is proposed. Hierarchical representation of time series data is learned by stacking LSTM, self-attention mechanism is used to construct differentiated hierarchical relationships, and a penalty term is constructed and further combined with the loss function to optimize the network performance. Experiments on CK+ and MMI datasets, demonstrate that due to the construction of good hierarchical features, each step in time series can select information from the more interesting feature hierarchy. Compared with ordinary single-layer LSTM, hierarchical attention model can express the emotional information of video sequences more effectively.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3724/SP.J.1089.2020.17719
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(DOI: 10.3724/SP.J.1089.2020.17719, Elsevier: Scopus) Zhichao Cui, Yuehu Liu and Fuji Ren :
Homography-based traffic sign localisation and pose estimation from image sequence,
IET Image Processing, Vol.13, No.14, 2829-2839, 2019.

(要約): この研究は，両眼カメラまたは単眼カメラによる画像シーケンスからの交通標識属性推定，つまり3D位置とポーズのためのビジョンベースの方法を提案します．この方法は，画像ペアからのホモグラフィ制約に基づいてロバストな特徴の対応を取得することから始まります．次に，目的関数は，3D座標で交通標識平面のパラメーターを最適化するために機能の対応を統合するように設計されています．最後に，記号平面は属性推定に使用されます．さらに，著者は未加工のKITTIデータセットの拡張機能を提供します．これは，交通標識の位置特定と姿勢推定の3Dタスクに利用できます．実験では，一般に利用可能なベルギーのTSおよびKITTIのデータセットに基づく比較のために，3つの一般的な方法が採用されています．結果は，SIFTおよびSURF機能に基づく著者の方法が，ベルギーTSおよびKITTIデータセットでそれぞれ平均誤差約0.44および0.51 mの交通標識を特定し，平均誤差約14.45°で姿勢を推定できることを示しています．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1049/iet-ipr.2019.0023
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(DOI: 10.1049/iet-ipr.2019.0023) Xiaohua Wang, Muzi Peng, Lijuan Pan, MIn Hu, Chunhua Jin and Fuji Ren :
Two-Level Attention with Multi-task Learning for Facial Emotion Estimation,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.11295, 227-238, 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-030-05710-7_19
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(DOI: 10.1007/978-3-030-05710-7_19, Elsevier: Scopus) Hongjun Ni, Jiaqiao Zhang, Nansheng Zhao, Chusen Wang, Shuaishuai Lv, Fuji Ren and Xingxing Wang :
Design on the Winter Jujubes Harvesting and Sorting Device,
Applied Sciences, No.1, 1-17, 2019.

(要約): 冬のナツメの収穫の既存の問題によると，冬のナツメの収穫，および選別装置の開発のために，手摘みの集中的な労働などのように，冬のナツメの表面に損傷を与えました．このデバイスは，振動メカニズム，コレクションメカニズム，ソートメカニズムで構成されています．冬のナツメのは，冬のナツメのに落ちて，冬のナツメのの影響を避けるために，冬のナツメのとの種の分類を削除することができます．デバイスをフィールドでスムーズに実行します．有限要素解析とBP(Back Propagation)ニューラルネットワーク解析により，結果は次のことを示しています．ナツメの木の振動変位は，トランクの直径と振動位置に関連しています．冬のナツメの落下力の影響は，傘の材料の弾性係数に関係しています．収集メカニズムの各追加ステップごとに，収集領域を4倍に増やすことができます．ナツメの葉は，送風機の風速が45.64m / sに達すると効果的に除去できます．ナツメの収穫と選別の評価基準に応じて，デバイスは優れた効果を発揮し，優れたレートは90%まで向上し，実用性と経済性に優れています．
(キーワード): winter jujube / harvesting and sorting / vibration mechanism / automatic leveling
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 114991
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/app9245546
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(徳島大学機関リポジトリ: 114991, DOI: 10.3390/app9245546) Tian Chen, Yongsheng Zuo, Xin An and Fuji Ren :
A variable-length compatible compression scheme based on tristate signals,
The Journal of Supercomputing, 1-14, 2019.

(要約): チップの製造テストのテストデータ量は急速に増加しています．これは，これらのチップの複雑さが急速に増加しており，トランジスタ数が指数関数的に増加しているという事実によるものです．チップテストでの大量のテストデータ量と長いテスト時間の問題を解決することを目的として，このホワイトペーパーでは，トライステート信号エンコーディングと互換性のあるテストキューブマージを使用する決定論的なテストベースの圧縮方法を紹介します．まず，元のテストセットに対して部分的な入力削減が実行されます．元のテストセットの「ドントケア」ビットの割合は，テストキューブの互換性のある入力または逆互換性のある入力をマージすることで増加し，テストキューブ間の互換性が向上します．次に，トライステート信号を使用してテストセットを圧縮およびエンコードします．各テストキューブは複数のデータセグメントに分割され，それらはトライステート信号と複数の互換性ルールによってエンコードされます．このスキームにより，テストセットの圧縮率を改善できます．実験結果は，提案された方式が，過剰なテスト電力と面積オーバーヘッドなしで，良好な圧縮率を達成することを示します．平均テスト圧縮率は82.15%に達する可能性があります．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s11227-019-03071-6
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(DOI: 10.1007/s11227-019-03071-6, Elsevier: Scopus) Jun Liu, Peng Dong and Fuji Ren :
Diagonal-based for TSV Fault Tolerance Design,
Microelectronics & Computer, 2019.

(要約): 縦型チップ間の通信リンクとしてスルーシリコンビア(TSV)を使用した3次元集積回路．高密度，広帯域幅，低消費電力という利点があります．処理中および使用中のTSVが故障する可能性があるため，全体の3次元チップの故障につながります． 3Dチップの歩留まりを向上させるためには，TSVの歩留まりをできるだけ上げる必要があります．本論文では，新しい対角ベースの冗長TSV修復方式を提示し，全体の3次元チップの歩留まりを改善するために対角線内の冗長TSVを持つ故障TSVを許容する最大フローアルゴリズムに基づく修復アルゴリズムを提案した．実験結果は，提案した修理戦略の収率は98.38%から98.96%であり，ハードウェアオーバーヘッドはルータベースの技術と比較して最大70%削減できることを示した．

Xinyu He, Lishuang Li, Xingchen Song, Degen Huang and Fuji Ren :
Multi-Level Attention Based BLSTM Neural Network for Biomedical Event Extraction,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E102-D, No.9, 1842-1850, 2019.

(要約): 生物医学的イベント抽出は，情報の抽出において重要かつ挑戦的なタスクであり，医学研究と疾病予防に重要な役割を果たします．既存のイベント検出方法のほとんどは，主にドメインの知識と精巧に設計された機能に依存する浅い機械学習方法に基づいています．別の課題は，ほとんどの作品が単語と文を等しく扱うため，いくつかの重要な情報と単語または引数間の相互作用が無視される可能性があることです．したがって，イベント抽出には双方向のLong Short Term Memory(BLSTM)ニューラルネットワークを使用します．これにより，手作りの複雑な特徴抽出をスキップできます．さらに，文中の単語の重要度を決定する単語レベルの注意と，関連する引数の重要度を決定する文レベルの注意を含む，マルチレベルの注意メカニズムを提案します．最後に，依存語の埋め込みをトレーニングし，意味情報を充実させるために文ベクトルを追加します．実験結果は，我々のモデルが生物医学的イベント抽出の一般的に使用されるデータセット(MLEE)で59.61%のFスコアを達成していることを示しています．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1587/transinf.2018EDP7268
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85071994649

(DOI: 10.1587/transinf.2018EDP7268, Elsevier: Scopus) Fuji Ren, WenJie Liu and Guoqing Wu :
Feature Reuse Residual Networks for Insect Pest Recognition,
IEEE Access, Vol.7, 122758-122768, 2019.

(要約): 害虫は，商業的に重要な作物に対する主要な脅威の1つです．効果的な害虫認識方法は，経済的損失を回避できます．本稿では，元の残差ブロックに基づいた新しい単純な構造を提案し，残差ブロックの入力信号からの特徴を残差信号と結合する特徴再利用残差ブロックと名付けた．各特徴の再利用残差ブロックでは，半分の特徴を学習し，半分の特徴を再利用することで表現の能力を高めます．特徴再利用残差ブロックを積み重ねることにより，特徴再利用残差ネットワーク(FR-ResNet)を取得し，IP102ベンチマークデータセットのパフォーマンスを評価しました．実験結果は，FR-ResNetが害虫の分類に関して大幅な性能改善を達成できることを示しました．さらに，アプローチの適応性を実証するために，ResNet，Pre-ResNet，WRNなどのさまざまな種類の残余ネットワークに適用し，一連のベンチマークデータセット(CIFAR-10，CIFAR-100，およびSVHN．実験結果は，元のネットワークよりも明らかにパフォーマンスを改善できることを示しました． CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN，およびIP102ベンチマークデータセットに関するこれらの実験に基づいて，このアプローチの有効性が実証されています．
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115145
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2019.2938194
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(徳島大学機関リポジトリ: 115145, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2938194) MIN HU, CHUNJIAN YANG, YAQIN ZHENG, XIAOHUA WANG, LEI HE and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition Based on Fusion Features of Center-Symmetric Local Signal Magnitude Pattern,
IEEE Access, Vol.7, No.1, 118435-118445, 2019.

(要約): Local feature descriptors play a fundamental and important role in facial expression recognition. This paper presents a new descriptor, Center-Symmetric Local Signal Magnitude Pattern (CS-LSMP), which is used for extracting texture features from facial images. CS-LSMP operator takes signal and magnitude information of local regions into account compared to conventional LBP-based operators. Additionally, due to the limitation of single feature extraction method and in order to make full advantagesofdifferentfeatures,thispaperemploysCS-LSMPoperatortoextractfeaturesfromOrientational Magnitude Feature Maps (OMFMs), Positive-and-Negative Magnitude Feature Maps (PNMFMs), Gabor FeatureMaps(GFMs)andfacialpatches(eyebrows-eyes,mouths)forobtainingfusedfeatures.UnlikeHOG, which only retains horizontal and vertical magnitudes, our work generates Orientational Magnitude Feature Maps (OMFMs) by expanding multi-orientations. This paper build two distinct feature maps by dividing local magnitudes into two groups, i.e., positive and negative magnitude feature maps. The generated Gabor FeatureMaps(GFMs)arealsogroupedtoreducethecomputationalcomplexity.ExperimentsontheJAFFE andCK+facialexpressiondatasetsshowedthattheproposedframeworkachievedsigni cantimprovement and outperformed some state-of-the-art methods.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116334
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2019.2936976
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(徳島大学機関リポジトリ: 116334, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2936976) MIN HU, YAQIN ZHANG, CHUNJIAN YANG, XIAOHUA WANG, LEI HE, Fuji Ren and XIAOYIN XU :
Facial Expression Recognition Using Fusion Features Based on Center-Symmetric Local Octonary Pattern,
IEEE Access, Vol.7, No.1, 29882-29890, 2019.

(要約): A local feature descriptor has gained a lot of interest in many applications, such as image retrieval, texture classi cation, and face recognition. This paper proposes a novel local feature descriptor: center-symmetric local octonary pattern (CS-LOP) for facial expression recognition. A CS-LOP operator not only considers the difference of the gray value between central pixels and neighboring pixels in all eight directions but also compares the gray value of four pairs of center-symmetric pixels. Besides, this paper used the CS-LOP to extract diverse features from the preprocessed facial image, the feature map of gradient magnitude, and the feature map of Gabor, and also to make extracted features more abundant and detailed. To evaluate the performance of the proposed method, experiments on JAFFE and CK facial expression datasets demonstrate that the proposed method outperforms the method using the individual descriptor. Compared with other state-of-the-art methods, our approach improves the overall recognition accuracy.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2019.2899024
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ACCESS.2019.2899024

(DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2899024) Yu Gu, Xiang Zhang, Zhi Liu and Fuji Ren :
BeSense: Leveraging WiFi Channel Data and Computational Intelligence for Behavior Analysis,
IEEE Computational Intelligence Magazine, Vol.14, No.4, 31-41, 2019.

(要約): The ever-evolving informatics technology has gradually bounded human and computer in a compact way. Understanding user behavior becomes a key enabler in many fields such as sedentary-related healthcare, human-computer interaction and affective computing. Traditional sensor-based and vision-based user behavior analysis approaches are obtrusive in general, hindering their usage in real-world. Therefore, in this article, we first introduce the WiFi signal as a new source instead of sensor and vision for unobtrusive user behaviors analysis. Then we design BeSense, a contactless behavior analysis system leveraging signal processing and computational intelligence over WiFi channel state information. We prototype BeSense on commodity low-cost WiFi devices and evaluate its performance in real-world environments. Experimental results have verified its effectiveness in recognizing user behaviors.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/MCI.2019.2937610
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85073803029

(DOI: 10.1109/MCI.2019.2937610, Elsevier: Scopus) JUAN LIU, ZHONG HUANG, Fuji Ren and LEI HUA :
Drug-Drug Interaction Extraction Based on Transfer Weight Matrix and Memory Network,
IEEE Access, Vol.7, No.1, 101260-101268, 2019.

(要約): テキスト内の薬物間相互作用(DDI)を抽出することは，特定の文の2つのターゲット薬物が相互作用する方法を識別するプロセスです．従来の機械学習手法に限定されていた以前の方法では，「語彙ギャップ」や特徴抽出における達成不可能な自動化プロセスなどの問題の影響を受けやすくなっています．自然言語の前処理における深層学習に着想を得て，前述の動的転送行列およびメモリネットワークに基づく問題に対処しました．およびその他のニューラルネットワーク．一方，実験結果は，提案されたモデルがより安定しており，負のサンプルによる影響が少ないことも示しました．
(キーワード): Drug drug interaction extraction / memory network / multilayer bidirectional LSTM
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116333
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2019.2930641
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(徳島大学機関リポジトリ: 116333, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2930641) Tian Chen, Yongsheng Zuo, Xin An, 任福継 :
Test data compatible compression method based on tri-state signal,
Journal of Computer Applications, Vol.39, No.6, 1863-1868, 2019年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112334
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112334

(DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018112334) Xiaohua Wang, Muzi Peng, Lijuan Pan, Min Hu, Chunhua Jin and Fuji Ren :
Two-level attention with two-stage multi-task learning for facial emotion recognition,
Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol.62, No.1, 217-225, 2019.

(要約): Compared with facial emotion recognition on categorical model, the dimensional emotion recognition can describe numerous emotions of the real world more accurately. Most prior works of dimensional 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 two-stage multi-task learning (2Att-2Mt) framework is proposed for facial emotion estimation on only static images. Firstly, the features of corresponding region(position-level features) are extracted and enhanced automatically by first-level attention mechanism. In the following, we utilize Bi-directional Recurrent Neural Network(Bi-RNN) with self-attention(second-level attention) to make full use of the relationship features of different layers(layer-level features) adaptively. Owing to the inherent complexity of dimensional emotion recognition, we propose a two-stage multi-task learning structure to exploited categorical representations to ameliorate the dimensional representations and estimate valence and arousal simultaneously in view of the correlation of the two targets. The quantitative results conducted on AffectNet dataset show significant advancement on Concordance Correlation Coefficient(CCC) and Root Mean Square Error(RMSE), illustrating the superiority of the proposed framework. Besides, extensive comparative experiments have also fully demonstrated the effectiveness of different components.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.jvcir.2019.05.009
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85066409780

(DOI: 10.1016/j.jvcir.2019.05.009, Elsevier: Scopus) Tian Chen, Zhangang Chen, Xiaohui Yuan, Sihang Ju, 任福継 :
Emotion Recognition Method Based on Instantaneous Energy of Electroencephalography,
Computer Engineering, Vol.45, No.4, 196-204, 2019年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.19678/j.issn.1000-3428.0050486
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.19678/j.issn.1000-3428.0050486

(DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050486) Xiao Sun, Tao Hong, Changliang Li and Fuji Ren :
Hybrid Spatiotemporal Models for Sentiment Classification Via Galvanic Skin Response,
Neurocomputing, Vol.358, 385-400, 2019.

(要約): Sentiment plays an important role in cognition, creativity, attention, and decision making in people's daily lives. Researchers have made great progress in sentiment recognition through images and speech. In this paper, a multimodal dataset is proposed for sentiment classi cation (MDSTC 1 ) a multimodal dataset col lected with multimodal channels by customized physiological sensors and manually labelled for human sentiment analysis. MDSTC contains galvanic skin response (GSR), pulse, speech, and facial expression data of 100 volunteers labelled with timeline, emotional self-ratings, and personal information such as age, sex and Big Five personality scores, which were collected while watching video clips to stimulate emotions. Using the MDSTC dataset, the GSR channel with six types of emotion labels is used to perform human sentiment analysis in this paper. The GSR signal is converted into a spectrogram to adopt image related methods and deep learning models. A convolutional neural network, long short-term memory, and self-attention mechanism are adopted and combined, and spatiotemporal hybrid models are pro posed to perform human sentiment analysis. Comparisons are performed between the proposed model and state-of-the-art models in related works. The experimental results show that with the proposed spa tiotemporal hybrid models, better results are obtained with respect to precision, recall, and F1-score. The experimental results also show that with the proposed spatiotemporal hybrid models working with GSR, people's emotional changes can be obtained in real time with high precision.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.neucom.2019.05.061
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.neucom.2019.05.061

(DOI: 10.1016/j.neucom.2019.05.061) 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) Xiaoxia Liu, Degen Huang, Zhangzhi Yin and Fuji Ren :
Recognition of Collocation Frames from Sentences,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E102-D, No.3, 620-627, 2019.

(要約): コロケーションは，言語における遍在する現象であり，正確なコロケーションの認識および抽出は，多くの自然言語処理タスクにとって非常に重要である．コロケーションは，単純なバイグラムコロケーションからコロケーションフレームへと区別することができます(離れたマルチグラムコロケーションを参照)．これまでのところ，コロケーションフレームにはほとんど焦点を当てていません．翻訳と構文解析を目的としたこの研究は，与えられた文から最長のコロケーションフレームを認識し抽出することを目的としています．まず，コロケーションパターンを導入し，いくつかの最先端の関連尺度を統合することにより，分散セマンティクスベースの方法でバイグラムコロケーションを抽出します．提案した方法によって抽出されたバイグラムコロケーションに基づいて，再帰的性質およびコロケーションの言語学的規則に従って最長のコロケーションフレームを得る．ベースラインシステムと比較して，提案された方法は，不正確さおよび想起の両方において，バイグラムコロケーション抽出において著しく良好に機能する．そしてコロケーションフレームを抽出する際に，提案された方法は，そのバイグラムコロケーション抽出結果と同様の精度でさらに良好に機能する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1587/transinf.2018EDP7255
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85063994044

(DOI: 10.1587/transinf.2018EDP7255, Elsevier: Scopus) XINHUA CAO, TAIHAO Li, HONGLI LI, SHUNREN XIA, Fuji Ren, YE SUN and XIAOYIN XU :
A Robust Parameter-Free Thresholding Method for Image Segmentation,
IEEE Access, Vol.7, No.1, 3448-3458, 2019.

(要約): この論文では，パラメータ - フリースレッシュホールド法を用いて画像分割を行った．画像を2つのクラスに分離する際に，この方法は，クラス間分散を最大化するだけでなく，各クラスの平均と画像の全体的平均との間の距離も最大化する目的関数を使用する．目的関数の設計は，基礎となる2つのクラスのサイズや分散が非常に異なる場合に既存の多くの技法が遭遇する課題を回避することを目的としている．新しい方法の利点としては，パラメータがないため，一貫した結果が得られること，異なるアプリケーションへの適応を容易にする簡単な形式をしている，ことがあげられる．実際の生物医学的および写真の画像について，新しい方法を標準のOtsu法，最大エントロピー法，および2D Otsu法と比較し，新しい方法がより正確で堅牢な性能を達成できることを確かめた．
(キーワード): Segmentation / parameter-free thresholding / objective function / histogram
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2018.2889013
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ACCESS.2018.2889013

(DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2889013) Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Masaya Matsuoka, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Slang Feature Extraction by Analyzing Topic Change on Social Media,
CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2019.

(要約): Recently, we often see words such as youth slang, neologism and Internet slang on social networking sites (SNSs) that are not registered on dictionaries. Because the documents posted to SNSs include a lot of fresh information, they are thought to be useful for collecting information. It is important to analyze these words (hereinafter referred to as slang) and capture their features for the improvement of the accuracy of automatic information collection. This paper aims to analyze what features can be observed in slang by focusing on the topic. We construct topic models from document groups including target slang on Twitter by Latent Dirichlet Allocation (LDA). With the models, we chronologically analyze change of topics during a certain period of time to find out the difference in the features between slang and general words. Then, we propose a slang classification method based on the change of features.
(キーワード): Slang / Topic analysis / Latent Dirichlet Allocation / Social media, / Tweet representation
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113246
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1049/trit.2018.1060
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(徳島大学機関リポジトリ: 113246, DOI: 10.1049/trit.2018.1060) Fuji Ren and Jiawen Deng :
Background Knowledge Based Multi-Stream Neural Network for Text Classification,
Applied Sciences, No.1, 1-18, 2018.

(要約): 自然言語処理の基礎となる典型的なタスクとして，テキスト分類は多くの分野で広く適用されてきた．しかし，テキスト分類の基礎として，既存のコーパスのほとんどが不均衡であり，しばしば分類子がより多くのテキストを有するカテゴリにその性能を向ける結果となる．本論文では，トレーニングコーパスの限界に起因する不均衡や不十分な情報を補うための背景知識ベースのマルチストリームニューラルネットワークを提案する．マルチストリームネットワークは，元のシーケンス情報を保持する基底ストリームと背景知識ベースのストリームから主に構成される．背景知識は，外部コーパスから抽出されたキーワードと共起語からなる．背景知識ベースのストリームは，補足情報を実現し，基礎ストリームを強化することに専念している．異なるストリームから抽出された特徴をよりよく融合させるために，初期融合および2つのアフター融合戦略が用いられる．実験により，提案された背景知識ベースのマルチストリームニューラルネットワークが分類作業において良好に機能することが実証された．
(キーワード): classi cation algorithms / 知識工学 (knowledge engineering) / neural networks / 機械学習 (machine learning)
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 114992
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/app8122472
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(徳島大学機関リポジトリ: 114992, DOI: 10.3390/app8122472, Elsevier: Scopus) Zhao Han, Fuji Ren and Duoqian Miao :
Sentiment Analysis Method Based on an Improved Modifying-MatrixLanguage Model,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.13, No.10, 1446-1453, 2018.

(要約): 本論文では，センチメント測定と分類問題を扱うために文レベルのセンチメント分析法を提案した．それは，合成および計算言語モデル(SCLM)と呼ばれるモデルから開発され，それはそれぞれ行列およびベクトルを使用して修正および修正された情報を表す．提案された方法では，文の大域的修正行列が構築され，この行列の行列式の値が計算され調整され，そして最終値が文の感情値として使用される．回帰実験は，出力感情と目標感情の間の偏差が5クラスのクラス距離を超えないことを示しています．分類実験は，提案された方法が単純化されたSCLMと比較して性能の大部分を改善し，場合によっては「非常にポジティブ」クラスおよび「非常にネガティブ」クラスのようにベースライン方法よりも高い精度性能に達することを示す．
(キーワード): affective computing / sentiment analysis / emotion classification / language model / neural network
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22711
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(DOI: 10.1002/tee.22711) Tian Chen, Sihang Ju, Xiaohui Yuan, Mohamed Elhoseny, Fuji Ren and Mingyan Fan :
Emotion recognition using empirical mode decomposition and approximation entropy,
Computers & Electrical Engineering, Vol.72, No.1, 383-392, 2018.

(要約): 感情認識は人間と機械の相互作用のための重要な技術である．本論文では，経験的モード分解と近似エントロピーを利用した脳波(EEG)特徴抽出法を提案する．提案手法では，データ処理後の脳波信号を処理するためにEMD(Empirical Mode Decomposition)が用いられ，いくつかの固有固有モード関数が得られる．最初の4つの固有モード関数(IMF)の近似エントロピー(ApEn)が計算され，学習と認識のためのEEG信号のフィーチャとして使用される． Deep Belief NetとSupport Vector Machineの統合は，抽出された特徴から固有ベクトルをとり，4つの主要な人間の感情，すなわち幸せ，穏やか，悲しみ，恐怖を識別する分類のために考案される． 16誘導装置で得られた脳波データを用いて実験を行う．我々の実験結果は，平均精度は83.34%であり，最高精度は87.32%である．これは提案された方法の有効性を確かめることができた．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.compeleceng.2018.09.022
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(DOI: 10.1016/j.compeleceng.2018.09.022) Fuji Ren, Yindong Dong and Wei Wang :
Emotion recognition based on physiological signals using brain asymmetry index and echo state network,
Neural Computing & Applications, 2018.

(要約): 本論文では，アシンメトリー指数(AsI)に基づいた連続的な音楽ビデオの動機づけの程度を評価する方法を提案する．左右半球の6つのチャネルから2つの脳波(EEG)信号群を収集することにより，2つの前頭葉間で共有される相互情報を多次元指向情報で測定し，次に，AsIに感情誘導の程度を推定させる．生理的感情認識へのAsI処理の効果を評価するために，DEAPデータセットから32チャンネルEEG信号，2チャンネルEEG信号，2チャンネルEMG信号を選択し，ウェーブレットを用いて異なるサブバンドを抽出する．各サブバンドのウェーブレットパケット係数をクラスタリングするためにk-meansアルゴリズムを使用し，各クラスタ下の係数の確率分布を計算する．最後に，各サンプルの確率分布値は，監督されていない内因性可塑性訓練のために元の特徴としてエコー状態ネットワークに送られる．実験結果は，被験者が独立している場合，提案アルゴリズムが平均認識率70.5%を達成できることを示している． AsIを用いない場合と比較して，認識率は8.73%向上した．一方，ESNは，元の生理学的特徴のために採用されており，特徴の大きさを著しく減少させることができ，感情の分類に対してより有益である．したがって，感情認識に基づくヒューマンマシンインタフェースシステムの性能を効果的に向上させることができる．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s00521-018-3664-1
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(DOI: 10.1007/s00521-018-3664-1) Xiaohua Wang, Ying Chen, Min Hu, 任福継 :
非対称領域局所記述子とブロック類似性重み付けに基づく隠れた表情認識,
Laser & Optoelectronics Progress, Vol.55, No.4, 1-8, 2018年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3788/LOP55.041013
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85057086150

(DOI: 10.3788/LOP55.041013, Elsevier: Scopus) Min Hu, Keke Zhang, Xiaohua Wang, 任福継 :
スライディングウィンドウ動的タイムワープとCNNを組み合わせたビデオ表情認識,
Journal of Image and Graphics, Vol.23, No.8, 1143-1153, 2018年. Li Quan, Zhiliang Wang and Fuji Ren :
A Novel Two-Layered Reinforcement Learning for Task Of oading with Tradeoff between Physical Machine Utilization Rate and Delay,
Future Internet, Vol.60, No.10, 1-17, 2018.

(要約): Mobile devices could augment their ability via cloud resources in mobile cloud computing environments. This paper developed a novel two-layered reinforcement learning (TLRL) algorithm toconsider taskof oading forresource-constrained mobiledevices. Asopposed toexisting literature, the utilization rate of the physical machine and the delay for of oaded tasks are taken into account simultaneously by introducing a weighted reward. The high dimensionality of the state space and action space might affect the speed of convergence. Therefore, a novel reinforcement learning algorithm with a two-layered structure is presented to address this problem. First, k clusters of the physical machines are generated based on the k-nearest neighbors algorithm (k-NN). The rst layer of TLRL is implemented by a deep reinforcement learning to determine the cluster to be assigned for the of oaded tasks. On this basis, the second layer intends to further specify a physical machine for task execution. Finally, simulation examples are carried out to verify that the proposed TLRL algorithm is able to speed up the optimal policy learning and can deal with the tradeoff between physical machine utilization rate and delay.
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 117740
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/fi10070060
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(徳島大学機関リポジトリ: 117740, DOI: 10.3390/fi10070060) Mingxing Jiang, Min Hu, Xiaohua Wang, 任福継, Haowen Wang :
ビデオシーケンスにおける顔の表情と体位に基づく二重モード感情認識,
Laser & Optoelectronics Progress, Vol.55, 161-168, 2018年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3788/LOP55.071004
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(DOI: 10.3788/LOP55.071004, Elsevier: Scopus) 韓朝, Duoqian Miao, 任福継 :
Rough Set Based Knowledge Predicate Analysis of Chinese Knowledge Based Question Answering,
COMPUTER SCIENCE, Vol.45, No.6, 183-186, 2018年.

(要約): In knowledge based question answering system, the performance of knowledge predicate analysis can affect the overall match result of knowledge triple The knowledge predicate analysis of Chinese short questionis difficult because of the uncertainty of Chinese knowledge predicate representation Based on the rough set theory, a new definition of knowledge predicate analysis of knowledge based questions answering was given, and a new method was proposed to analyze the knowledge predicate of question It can reduce the words which are weakly related with the knowledge predicate, and then the words which are more related with knowledge predicate representation will be used to match the knowledge triples to improve the overall performance of system The experiment results verify the validity of the method
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.06.032
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.06.032

(DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.06.032) Tian Chen, Jiawei Wang, Xin An, 任福継 :
マルチコアとマルチレイヤを持つ三次元チップのための並列テストスケジューリング最適化法,
Journal of Computer Applications, Vol.38, No.6, 1795-1800, 2018年.

(要約): 三次元(3D)チップ製造の過程における高コストのチップ試験の問題を解決するために，時分割多重化(TDM)に基づく新しいスケジューリング法を提案し，層間，層とコア間の試験資源を最適化した．協力的に．第一に，シフトレジスタを3Dチップの各層に配置し，テスト周波数を入力データのシフトレジスタ群の制御下で同じ層の層とコアの間で適切に分割した．並行してテスト．第二に，欲張りアルゴリズムを用いてコア並列テストのフリーテストサイクルを減らすためにレジスタの割り当てを最適化した．最後に，離散二成分粒子群最適化(DBPSO)アルゴリズムを用いて最良の3Dスタックレイアウトを見つけたので，スルーシリコンビア(TSV)の伝送能力を適切に用いて並列試験効率を改善し試験時間を短縮することができた．．実験結果は，電力制約の下で，最適化された全体テストアクセスメカニズム(TAM)の利用率が平均16だけ増加することを示した． 28%，最適化された3Dスタックのテスト時間は平均13分短縮された． 98%．提案した方法は時間を短縮し試験のコストを削減することができる．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123002
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123002

(DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123002) 松本和幸, 秋田恭佑, 任福継, 吉田稔, 北研二 :
演劇台本における登場人物間の親密度推定手法,
知能と情報, Vol.30, No.3, 591-604, 2018年.

(要約): 近年，音声アシスタント機能を搭載した携帯型端末が普及し，より使い手に配慮した対話システムが求められている．従来型の対話システムの問題点として，雑談のような非タスク型対話への対応が未熟な点があげられる．非タスク型対話においては，ユーザとの会話を円滑かつ柔軟にするための工夫が必要となる．たとえば，ユーザの現実世界での人間関係を考慮することによって，ユーザと親しい人物に関する話題の提供を積極的に行ったり，ユーザと親しくない(仲が良くない)人物に関する話題の提供を避けたりすることができると考える．本論文では，演劇台本を題材に，対話中の2 者間の人間関係を「親密度」という尺度により表現する．親密度に関わると考えられる要素として，発話の応答回数や発話中の態度などがある．本論文では，その中でも発話中の感情状態に着目することで，高精度な親密度推定の実現を試みる．評価実験の結果，発話役割に基づく従来手法を上回る高精度な親密度推定を実現することが出来た．
(キーワード): 親密度 / シナリオ対話 / 感情状態
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113247
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3156/jsoft.30.3_591
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390564237991620096; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3156/jsoft.30.3_591

(徳島大学機関リポジトリ: 113247, DOI: 10.3156/jsoft.30.3_591, CiNii: 1390564237991620096) 韓朝, Duoqian Miao, 任福継, Hongyun Zhang :
ラフ集合知識発見に基づくオープンドメイン中国語質問回答検索,
Journal of Computer Research and Development, Vol.55, No.5, 958-967, 2018年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.7544/issn1000-1239.2018.20170232
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85053434589

(DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170232, Elsevier: Scopus) Liangfeng Xu, Yonghai Liu, Min Hu, Xiaohua Wang, 任福継 :
スペクトログラム画像の改良された完全局所二値パターンに基づく音声感情認識,
Journal of Electronic Measurement and Instrument, Vol.32, No.5, 25-32, 2018年.

(要約): 本稿では，改良された完全局所二値パターンとべき指数クラス重み付き融合を用いた新しい音声感情認識を提案した．最初に，原音声サンプルをスペクトル図に変換し，次に画像の詳細情報を拡大するために5スケール，8方向Log ‐ Gaborフィルタを用いて言語スペクトルを扱う．次に一様完全局所二値パターン符号特徴と改良完全局所二値パターン強度特徴のブロックヒストグラム特徴を抽出して改良完全局所二値パターンsign magnitudeと呼ぶ新しい融合特徴として縦続接続した．最後に，サポートベクターマシンに基づいて，これら3つの特徴は，音声感情認識を達成するために決定レベルによって重み付けされます．実験結果は，改良された完全局所二値パターン強度特徴と融合特徴が特徴寸法を減少させ，システム同定の効果を改善することができることを示した．指数加重融合法は分類器間のギャップを拡大し，より良い分類性能で分類器により大きな重みを与え，それは最終的に音声感情認識の性能を効果的に強化することができた．他のアルゴリズムと比較して，実験結果は提案したアルゴリズムの有効性も示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.13382/j.jemi.2018.05.004
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.13382/j.jemi.2018.05.004

(DOI: 10.13382/j.jemi.2018.05.004) Fuji Ren and Ning Liu :
Emotion computing using Word Mover's Distance features based on Ren_CECps,
PLoS ONE, Vol.13, No.4, 1-17, 2018.

(要約): 本論文では，多ラベル感情コーパスRen_CECpsの視覚化において，TF・IDFで表現された値よりも視覚的に優れた文章の感情ラベルを付与する感情分離法(SeTF・IDF)を提案する．文間の距離が変化することにより，視覚化マップが大幅に改善されたことに感銘を受け，中国語テキスト感情分類における特徴表現の方法としてWord Mover's Distance(WMD)アルゴリズムを利用した．Ren_CECpsを対象とする実験実験を行ない，極めて良好な結果が得られた．
(キーワード): Algorithms / Artificial Intelligence / Computer Simulation / Emotions / Humans / Models, Theoretical
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 112367
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1371/journal.pone.0194136
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 29624573; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 29624573; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1371/journal.pone.0194136

(徳島大学機関リポジトリ: 112367, DOI: 10.1371/journal.pone.0194136, PubMed: 29624573) Xiao Sun, Chen Zhang, 任福継 :
ソーシャルメディアに基づくユーザ感情モデリングと異常検出,
Journal oc Chinese Information Processing, Vol.32, No.4, 120-129, 2018年.

(要約): マイクロブログ利用者の間の異常な感情検出のために，本論文は多変量Gaussモデルとべき法則分布の同時確率密度に基づく異常検出法を提案した． xperimentsにおいて，異常検出精度は個々のユーザに関して83.49%であり，月に関して87.84%である．統計によると，個々のユーザーの中立的，幸福，悲しい感情は正規分布に分類されますが，驚きや怒りの感情はそうではありません．グループによって発表されたマイクロブログの感情は，べき乗則分布を確認しますが，個人によるものではありません．

Yiming Tang, Gangyong Feng, 任福継, Xianghui Hu, Youcheng Zhang :
複雑性構造を持つデータセットに直面するファジィクラスタリング妥当性指数,
Journal of Electronic Measurement and Instrument, Vol.32, No.4, 119-127, 2018年.

(要約): どのようにしてクラスタリング数を効率的に決定するかは，クラスタリング分野における歴史的課題の一つです．クラスタリングのための典型的なアルゴリズムはファジーc平均アルゴリズムです．今日，クラスタリング妥当性指標が複雑なデータ構造とクラスタサイズの大きな不均衡を正確に判断することは困難です．問題を目指して，新しいクラスタリング妥当性指標VGSDC(幾何構造と異なるクラスタのための指標)をデータセットと異なるサイズのクラスタの幾何構造のために提案した．コンパクト性戦略はクラス内の二乗誤差和とメンバーシップ度の重みによって得られ，次に分離計算法は中心から平均中心までの距離和と共にクラスタ中心間の最小距離によって得られた．そして最後に，新しい有効性指数VGSDCを得た．さらに，VGSDCの極値に対応するカテゴリの数によって最良のクラスタリング数を自動的に得ることができる． 6データ構造における実験を通して，提案したVGSDCは11種類のクラスタ化有効性指数と比較してより良い性能を得ることが分かった． VGSDCは複数の種類のデータセットを扱うことができるだけでなく，データセットの構造特性と複雑さについても十分に考慮しています．その結果，クラスタリング中心距離が大きく異なる大規模データセットに適用することができます．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.13382/j.jemi.2018.04.017
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.13382/j.jemi.2018.04.017

(DOI: 10.13382/j.jemi.2018.04.017) Yiming Tang, Youcheng Zhang, 任福継, Xianghua Hu, Xiaocheng Song, Gangyong Feng :
ファジィ推論のFMT対称I *法,
Journal of Nanjing University (Natural Science), Vol.54, No.4, 706-713, 2018年. Jun Liu, Chengqiang Zhu, Xi Wu, Wei Wang and Fuji Ren :
Yield Optimization Technique for Three Dimensional Memory Based on Redundancy Sharing Among Adjacent Layers,
ACTA Electronica Sinica, Vol.46, No.3, 629-635, 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.03.017
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85052302364

(DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.03.017, Elsevier: Scopus) Jing Zhang, Degen Huang, Kaiyu Huang, Zhuang Liu and Fuji Ren :
Corpus Expansion for Neural CWS on Microblog-Oriented Data with λ-Active Learning Approach,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E101-D, No.3, 778-785, 2018.

(要約): マイクロブログデータには，商業的価値の高い実世界イベントの豊富な情報が含まれているため，マイクロブログ指向の自然言語処理タスクは研究者の注目を集めている．しかし，ディープニューラルネットワークに基づくマイクロブログ指向の中国語ワードセグメンテーションのパフォーマンスは依然として満足できるものではない．既存のマイクロブログ指向の訓練コーパスがDNNのための有効な重み行列を訓練するには不十分である．本稿では，DNNの訓練コーパスの規模を拡張するための新しいアクティブ学習法を提案する．マイクロブログでは重複した部分が大量に存在するため，アクティブな学習手順では，生のマイクロブログからの注釈値が高いサンプルを選別する．より高い注釈値を有するサンプルを選択するために，パラメータλを導入して，繰り返し選択されたサンプルの数を制御する．拡張コーパスで訓練されたDNNのパフォーマンスが大幅に改善されていることを確かめることができた．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1587/transinf.2017EDP7239
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1587/transinf.2017EDP7239

(DOI: 10.1587/transinf.2017EDP7239) Xiaohua Wang, Chen Xia, Min Hu, 任福継 :
ビデオシーケンスにおける時空間特徴の融合に基づく表情認識,
Journal of Electronics and Information Technology, Vol.40, No.3, 626-632, 2018年.

(要約): ビデオシーケンスに基づく表情認識については，時間軸に沿った顔領域の変化する情報は，静的記述子よりも動的記述子によって記述することができる．本論文では，3つの直交平面上の局所二値パターン(LBP-TOP)の原理から学んだ動的テクスチャと動き情報に基づく表現認識法を提案し，動的テクスチャを記述するために時空間局所記述子(STWLD)を提案した．表情シーケンスの特徴情報．さらに，オプティカルフロー特徴のブロックベースのヒストグラム(BHOF)を使用して，動き情報を記述することができる．動的テクスチャと動き情報の組み合わせにより，そして最後にSVMが表現分類を完成するために適用されます． CK +およびMMI発現データベースに関するクロス実験の結果は，この方法が単一の記述子を使用する方法よりも優れた性能を達成することを示している．他の関連方法との比較実験もこの方法の優位性を証明している．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11999/JEIT170592
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85047991227

(DOI: 10.11999/JEIT170592, Elsevier: Scopus) Xiao Sun, Chen Zhang, Guoqiang Li, Daniel Sun, Fuji Ren, Albert Zomaya and Rajiv Ranjan :
Detecting Users' Anomalous Emotion Using Social Media for Business Intelligence,
Journal of Computational Science, Vol.25, 193-200, 2018.

(要約): 感情分析における異常検出は，ユーザの異常な意見，感情のパターンまたはそのようなパターンの特別な時間的側面を検出することを指す．ソーシャルメディアから抽出されたユーザーの感情状態には，意思決定のためのビジネス情報とビジネス価値が含まれている．本稿では，べき乗則分布を用いた多変量ガウス分布を用いて，ユーザのマイクロブログの感情をモデル化して分析し，異常な感情状態を検出する．ジョイント確率密度値の測定とコーパスの検証では，個々のユーザの異常検出精度は83.49%であり，月ごとの異常検出率は87.84%である．
(キーワード): Business intelligence / Sentiment analysis / Anomaly detection / Multivariate Gaussian distribution / Decision making
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.jocs.2017.05.029
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.jocs.2017.05.029

(DOI: 10.1016/j.jocs.2017.05.029) 任福継 :
About unclear power of artificial intelligence,
Communication of Chinese Association for Artificial Inteigence, Vol.8, No.1, 6-9, 2018年.

(要約): この招待論文において，ビッグデータ・クラウド・深層学習による駆使した人工知能の現状・問題・将来展望を述べた．特に，人工知能の具体的なパワーについて論じた．さらに，人工知能の三つレベルにおける計算知能・感知知能・認知知能について，著者の観点を述べて，このからの人工知能は，理解をメインの挑戦として，推進しなければならない．

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
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(徳島大学機関リポジトリ: 115378, DOI: 10.1109/JAS.2017.7510421) Taihao Li, Tuya Naren, Jianshe Zhou, Fuji Ren and Shupeng Liu :
An Improved K Means Algorithm Based on Initial Clustering Center Optimization,
ZTE Communications, Vol.15, No.S2, 43-46, 2017.

(要約): K平均アルゴリズムは，テキストクラスタリングの簡潔さと堅牢性で広く知られているが，従来のK平均アルゴリズムを用いた初期クラスター中心の選択はランダムであるため，クラスタリング結果の変動および不安定性は，初期クラスター化の中心に強く影響される．本論文では，中心点選択の不確実性を解消するために初期クラスタリング中心を選択するアルゴリズムを提案した．実験結果は，改善されたK平均クラスタリングアルゴリズムが従来のアルゴリズムより優れていることを示している．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.007
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.007

(DOI: 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.007) Fuji Ren and Kazuyuki Matsumoto :
Emotion Analysis on Social Big Data,
ZTE Communications, Vol.15, No.S2, 30-37, 2017.

(要約): 本稿では，社会的ビッグデータに対する感情分析手法について述べる．ソーシャルビッグデータとは，インターネットソーシャルネットワーキングサービスに出現しているテキストデータを意味します．私たちは，感情分析のために，これらのコーパスに多言語Webコーパスと注釈付き感情タグを収集します．これらのデータは手作業による注釈で構成されているため，品質は高いが量は少ない．このコーパスに基づいて高品質の感情分析モデルを作成し，社会的ビッグデータの分析に用いると，以前には知り得なかったインターネット通信における感情的感情や人の行動を統計的に分析することができます．本稿では，過去の研究で作成した高性能感情コーパスと自動構築体を統合し，そのモデルに基づいたTwitterのツイートからなる大規模なコーパスを解析するための感情分析モデルを作成する．大規模尺度コーパスの時間軸解析とモデル評価の結果，提案手法の有効性を示す．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.005
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.005

(DOI: 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.005) Minjia Li, Lun Xie, Zhiliang Wang and Fuji Ren :
Emotion and Cognitive Reappraisal Based on GSR Wearable Sensor,
ZTE Communications, Vol.15, No.S2, 18-22, 2017.

(要約): 様々なウェアラブル機器により，私たちは生理的信号によって人の行動を測定することができる．我々の研究では，認知再評価に基づいて人間の感情を分析することができるガルバニック皮膚反応(GSR)ウェアラブルセンサを提示する．まず，AVS(Arousal Valence Stance)感情空間における感情状態遷移の要因を調べる．第2に，感情状態遷移への認知の影響を考慮し，認知再評価能力から感情状態遷移への有効性を矯正するために総調節理論に基づく再評価因子を確立する．第3に，感情状態遷移を予測し，GSR信号と感情との相関関係を考慮したGSR感情感知システムを構築した．最後に，ウェアラブルなセンサレイアウト全体が構築される．実験の部では，30名の大学生にGSRセンサーを装着させ，14種類の感情的なビデオを観覧した．彼らの感情状態を同期して記録するように求めながら，GSR信号を記録した．実験結果は異なる再評価因子が被験者の感情状態遷移を予測することができることを示しており，間接的に総調節理論の実行可能性を確認した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.003
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.003

(DOI: 10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S2.003) Fuji Ren, Yanqiu Li and Min Hu :
Multi-classifier ensemble based on dynamic weights,
Multimedia Tools and Applications, Vol.9, No.2, 1-15, 2017.

(要約): 本研究では，信頼性の低い判定情報の干渉を低減し，融合判定の精度を向上させるために，動的重みに基づく新しいマルチ分類器アンサンブル法を提案する．アルゴリズムは，現在のターゲットに対する分類器のリアルタイム重要度を記述するための決定信頼性を定義し，この信頼性をトレーニングデータセットの分類器によって計算された信頼度と組み合わせ，分類器に融合重みを動的に割り当てる．他の方法と比較して，異なるサンプル領域を識別するだけでなく，特定のターゲットを特定する際に決定情報を出力する能力を考慮して，異なる分類器の重み付けの融合判定への寄与が完全に評価される．パブリック顔データベースの実験結果は，提案手法が単一分類器や一般的な融合アルゴリズムよりも高い分類精度を得ることができることを示している．提案手法の実現可能性と有効性を検証した．
(キーワード): Dynamicweights / Multi-classifier ensemble / Reliability / Decisioncredibility / Face recognition
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115608
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s11042-017-5480-5
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s11042-017-5480-5

(徳島大学機関リポジトリ: 115608, DOI: 10.1007/s11042-017-5480-5) Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Review Score Estimation Based on Transfer Learning of Different Media Review Data,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.4, 541-555, 2017.

(要約): 本研究では，異なるメディアのレビューデータに基づいたレビュー分類モデルの構築を提案します．現在，多種多様なビッグデータを対象とした異なるドメイン間での転移学習に関する研究が盛んである．異なるドメイン間では，評価表現が異なることが多く，評判分析の障壁となる．異なるメディアにおける著作物に触れているユーザが異なる表現を使用することは多い．たとえば，著作物に関して，「アニメ」や「漫画」，「ゲーム」，「映画」など，異なるメディアにおいては異なる用語や表現が存在する．評価表現以外にもメディアの違いの特徴が表れると考えられる．我々はメディア間でのレビューデータの転移学習をおこなうことで，こうした違いが分類精度にどんな影響を及ぼすかについて分析した．本研究では，著作物の媒体ごとに，転移先と転移元のメディアの相性について，レビューの評価分類モデルを構築することで明らかにした．また，評価実験の結果，Long Short Term Memoryを用いて，レビュー片の学習においてSo-Scoreを用いずに，SO-Scoreに基づく手法よりも正確に評価スコアの推定をおこなえた．
(キーワード): レビュー分類 / 転移学習 / Long Short-Term Memory / different media
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113252
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050001338252239488

(徳島大学機関リポジトリ: 113252, CiNii: 1050001338252239488) Xiao Sun, Man LV, Changqin Quan, Fang Tian, Fuji Ren and Kunxia Wang :
Fine-Grained Emotion Elements Extraction and Tendency Judgment Based on Mixed Model,
Information Engineering Express, Vol.3, No.4, 21-32, 2017.

(要約): Nowadays, with the development of internet technology and electronic commerce, the Web storages huge number of product reviews comment by customers. Product reviews tend to be more objective in reflecting the real situation of the product, more and more customers post product reviews at merchant websites in order to make an informed choice. However, a large number of reviews made it difficult to track the comments and suggestions that customers made. In this paper, a fine-grained emotional element detection and emotional tendency judgment method based on conditional random fields (CRFs) and support vector machine (SVM) was proposed. This model introduces semantics and word meaning in CRF model to improve the robustness. In SVM model, deep semantic information imported based on neural network to improve the traditional bag of word model. Experimental results show that the proposed model with deep features efficiently improved the F-Measure.
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析

Yu Gu, Jinhai Zhan, Yusheng Ji, Jie Li, Fuji Ren and Shangbin Gao :
MoSense: An RF-Based Motion Detection System via Off-the-Shelf WiFi Devices,
IEEE Internet of Things Journal, Vol.4, No.6, 2326-2341, 2017.

(要約): 動きは人間の存在と活動の重要な指標である．室内モーション検知の分野における最近の進展により，侵入検知や睡眠モニタリングなどのアプリケーションを通じて生活経験を強化する可能性がある．しかし，既存のソリューションは，可用性，信頼性，プライバシー問題などのいくつかの重要な短所にまだ直面している．そのような不足を克服するために，無線周波数(RF)に基づくデバイスフリーの動き検出システム(MoSense)は，リアルタイムで信頼性の高い透過的な検出サービスを提供するために動きによって誘発される遍在するWiFi信号の減衰を利用して設計される． MoSenseの設計と実装には，1)定常状態の特徴付けと2)ノイズの多いサブキャリアの2つの課題がある．最初のチャレンジでは，動きを区別するために静止状態を特徴付けるための無音解析モデルが提案されている．第2の課題では，雑音チャネルからの動きの影響をよりよく捕捉する特定のサブキャリアを選択する距離ベースのメカニズムを設計し，サブキャリア間の類似性を測定する． MoSenseのプロトタイプは，実際の環境で実現され評価される． MoSenseは既存のWiFiインフラストラクチャと互換性があることを考慮すると，低コストでありながら動きの検出に有望なソリューションとなる．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/JIOT.2017.2754578
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85030635955

(DOI: 10.1109/JIOT.2017.2754578, Elsevier: Scopus) 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. Xiao Sun, Xiaoqi Peng, Min Hu, 任福継 :
Extended Multi-modality Features and Deep Learning Based Microblog Short Text Sentiment Analysis,
Journal of Electronics and Information Technology, Vol.39, No.9, 2048-2055, 2017年.

(要約): This paper presents a Deep Belief Nets (DBN) model and a multi-modality feature extraction method to extend features , dimensionalities of short text for Chinese microblogging sentiment classification. Besides traditional features sets for document classification, comments for certain posts are also extracted as part of the microblogging features according to the relationship between commenters and posters through constructing microblogging social network as input information. Multi-modality features are combined and adopted as the input vector for DBN. A DBN model, which is stacked with several layers of Restricted Boltzmann Machine (RBM), is implemented to initialize the structure of neural network. The RBM layers can take probability distribution samples of input data to learn hidden syntactic structures for better feature representation. A Classification RBM (ClassRBM) layer, which is stacked on top of the former RBM layers, is adapted to achieve the final sentiment classification. The results demonstrate that, with proper structure and parameter, the performance of the proposed deep learning method on sentiment classification is better than the state of the art surface learning models such as SVM or NB, which proves that DBN is suitable for short-length document classification with the proposed feature dimensionality extension method.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11999/JEIT160975
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85032935044

(DOI: 10.11999/JEIT160975, Elsevier: Scopus) Heng Zhang, Shupeng Liu, Xiangfei Yang, Na Chen, Fufei Pang, Zhenyi Chen, Tingyun Wang, Jianshe Zhou, Fuji Ren, Xiaoyin Xu and Taihao Li :
LED Phototherapy With Gelatin Sponge Promotes Wound Healing in Mice,
Photochemistry and Photobiology, 2017.

(要約): Tiny but highly efficient, a light emitting diode (LED) can power a therapy device, such as a phototherapy device, and, at the same time, decrease the device's size requirements. In this study, a LED phototherapy device was designed to investigate the possible impact on wound healing using a mouse model and a cell line exposed to red and blue light. To enhance wound phototherapy, a gelatin sponge was fabricated. Results showed that the red and blue lights promoted cell growth and wound healing, while the blue light with a gelatin sponge protected the wound from infection in the early stages of wound healing. The LED phototherapy device combined with the gelatin sponge, therefore, has potential significance in clinical application for wound healing.
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1111/php.12816
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1111/php.12816

(DOI: 10.1111/php.12816) Jun Liu, Jin Li, Wei Wang, 任福継 :
A Stacking Scheme Using Adjacent Redundancy Across Dies for 3D-stacked Memory,
Microelectronics & Computer, Vol.34, No.7, 1-6, 2017年.

(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析

Changqin Quan, Bin Zhang, Xiao Sun and Fuji Ren :
A combined cepstral distance method for emotional speech recognition,
International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol.14, No.4, 1-9, 2017.

(要約): 感情は人間と機械の最大の違いであるが，マシンが感情で動作する場合，マシンはより多くの人に受け入れられる．声は最も自然であり，毎日のコミュニケーションにおいて容易に理解され，受け入れられる方法である．感情声の認識は，人工知能の重要な分野である．しかし，感情の認識では，2つの感情が特に混乱の影響を受けやすいという現象がしばしば存在する．本論文では，感情音声認識のための2群マルチクラス感情分類におけるケプストラム距離法を提案する．ケプストラム距離と音声エネルギーとの組み合わせは，音声認識における音声信号終点検出としてよく使用される．この研究では，ケプストラム距離の使用は，感情的な信号とニュートラルな信号のフレーム間の類似性を測定することを目的としている．これらの特徴は，有向非循環グラフサポートベクトルマシン分類のために入力される．最後に，複数感情認識における混乱を解決するために，2群分類戦略が採用される．実験結果は，ケプストラム距離が悲しい感情の認識率を増加させ，過大なフィッティングを排除して認識結果のバランスをとることを示す．
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析 / principal component analysis
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115149
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1177/1729881417719836
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1177/1729881417719836

(徳島大学機関リポジトリ: 115149, DOI: 10.1177/1729881417719836) Fuji Ren and Lei Wang :
Sentiment analysis of text based on three-way decisions,
Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol.33, No.1, 245-254, 2017.

(要約): 近年，情動計算は自然言語処理と人工知能の分野で大きな注目を集めている．テキストのセンチメントオリエンテーション認識は，情動計算において重要な部分の1つである．テキストからのセンチメントオリエンテーションとセンチメントワードの強さは，感情レキシコン，Tongyi Cilin，HowNetによって識別される．境界領域は文章中の文の感情的特徴に従って区別される．実験の結果は，テキストの感情の向きを特定するために，三方向決定に基づく中国語テキストのマルチラベルセンチメント分析の方法が有効であることを示している．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/JIFS-161522
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3233/JIFS-161522

(DOI: 10.3233/JIFS-161522) Hiroki Urakami, Shun Nishide and Fuji Ren :
Towards a Developmental Human-Robot Interaction System Using Robot Facial Expressions From Human Feedback,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.2, 127-136, 2017.

(要約): Creation of a developmental structure for a human-robot interaction model is essential for practical human robot interaction. We speci cally focus on creating a developmental system of the robot's facial expression based on spoken dialogue of the robot. A humanoid robot Actroid is used to create smooth facial expressions. In the proposed method, we rst create a xed dialogue system with a prede ned facial expression related to each of the robot's dialogue. During communication with a human subject, a feedback (judging if the robot's facial expression was natural or not) is given by the human after the robot's utterance. The facial expression related with the dialogue is changed randomly to a di erent facial expression if the human's feedback denote the robot's expression as unnatural. We constructed the feedback using two types of methods: button pressing and auditory. The actual experiments show that the robot is capable of acquiring natural facial expressions after several communication trials with the human subject.
(キーワード): Human robot interaction / Developmental model / Humanoid robot

Kazuyuki Matsumoto, Satoshi Tanaka, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Fuji Ren :
Ego-state Estimation from Short Texts Based on Sentence Distributed Representation,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.2, 145-161, 2017.

(要約): 人間の性格は，複雑な要素が組み合わさって，多面的に構成される．性格診断手法としてのエゴグラムは，5つの自我状態の高低の組み合わせに基づき，性格をパターン分類するものである．近年のSNSの発達にともなって，性格をSNS上の発言から診断しようという試みが増えてきた．しかし，発言の表層情報を手掛かりとした性格診断は，自我状態を推定するうえでいくつかの問題を抱える．具体的には，性格がすべての発言に反映されているわけではないこと，また，個人の性格に起因する発言の傾向は時間とともに変化していくものであるということなどがあげられる．また，十分な量の性格診断結果を伴う発言の事例を収集することも重要となる．本研究では，SNS，とくにMicroblog 上の発言(ショートテキスト)をもとに，エゴグラム診断を自動化するために，Twitter 上の発言を事前学習において分散表現(文ベクトル)により表し，Deep Neural Network による機械学習を用いて，ユーザごとに自我状態のレベルを推定するモデルの構築を試みる．評価実験の結果，提案手法による自我状態推定モデルは，Bag of Words を素性としたベースライン手法よりも高精度%であることを示した．また，時間経過による性格変化を調べるため，エゴグラム診断の前後において，推定結果の一致率にどのような変化が起きているかを分析した．さらに本論文では，文のフォーマル度合いを特徴づける素性を追加することで性格パターン分類の精度向上を確認した．
(キーワード): エゴグラム / 性格推定 / Twitter / Social Networking Service / 分散表現
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113455
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050282677900653056

(徳島大学機関リポジトリ: 113455, CiNii: 1050282677900653056) Xun Feng, Hongjun Ni and Fuji Ren :
Voice conversion based on RBF neural network,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.2, 163-173, 2017.

(要約): Recently, voice conversion has becoming the research hotspot, because of its widely application areas. However, the voice conversion technology is still immature. By the researching of existing voice conversion models, the voice conversion system based on the RBF neutral network was designed, and the system simulation was implemented. During conversion, the unvoiced speech was excluded and the voiced speech was reserved. The LPC was the extracted from the source and target speech, then convert the LPC to LSP. The LPS was trained by RBF neural network after time-aligned. Obtained mapping function was used to convert the source LSP to target LSP, and synthesis the speech. Finally, the converted speech evaluated by ABX and MOS to test the tendency and quality of the speech.
(キーワード): Voice conversion / RBF / Neutral network

Min Hu, Yaona Zheng, Xiaoyin Huang and Fuji Ren :
FacialExpressionRecognitionBasedonMonogenicMulti-featureandFused SparseRepresentation,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.1, 111-126, 2017.

(要約): In the eld of facial expression recognition, in order to make up for insuf cient information of monogenic magnitude and orientation which is extracted by monogenic binary pattern, and enhance robustnessofsparseclassi erforfacialexpressionclassi cation,afacialexpressionrecognitionmethodbased on monogenic multi-feature and fused sparse representation is proposed in this paper. First of all, the preprocessed images of facial expression are ltered by the monogenic signal with the purpose of acquiringtheinformationofmonogenicmagnitude,orientation,andphase.Secondly,wefusemagnitude, orientation and phase information with the method of monogenic binary pattern, monogenic oriented gradient, and enhanced monogenic phase respectively, to form different expression features and construct the corresponding classi ers. Finally facial expression recognition is completed by using the regularized least-square theory to optimize the weight of double classi er. Experiments are performed on JAFFE and Cohn-Kanade facial expression databases and the average rates reach up to 97.30% and 99.33% respectively. The results of experiments show that the proposed method effectively improves the recognition ef ciency of facial expression.
(キーワード): Monogenic multi-feature / sparse representation / facial expression recognition

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

Jiawen Deng, Mingyu Huang and Fuji Ren :
Text Classification Based on Word Co-occurrence with Background knowledge,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.9, No.1, 29-42, 2017.

(要約): 本論文では，テキスト分類のために差別的な特徴を持つ新しいテキスト表現モデルを生成するためのデータ処理戦略を提案する．この特徴は，単語共起情報によって決定され，テスト文書の単語共起ベクトルと中国語の背景知識とのコサイン類似度を測定することによって抽出される．背景知識は，TFIDF値によって選択された各カテゴリの上位n個のキーワードに基づいて，背景コーパス内のすべての単語の単語共起行列によって構成される．この戦略は，伝統的な表現モデルに内在するあいまい性とノイズを減らすために差別的な特徴を得ることができる．実験では，線形SVM分類器を用いて，2つの中国分類コーパスを用いて提案された方法の効果を調べたが，従来の方法と比較して，提案された手法が，精度，リコールおよびF1スコアの値においてより良好な結果が得られたことを示した．
(キーワード): Text classification / text representation / word co-occurrence / background knowledge

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. Xiao Sun, Fuji Ren and Jiaqi Ye :
Trends Detection of Flu based on Essemble Models with Emotional Factors from Social Networks,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.12, No.3, 388-396, 2017.

(要約): インフルエンザは毎年発生する急性呼吸器疾患である．インフルエンザの初期段階における検出と予防は，病気の広がりの範囲を減少させるだろう．シーナマイクロブログは人気のマイクロブロギングサービスであり，リアルタイム性のために，フル検出のための完全なリファレンスソースとして扱うことができると考える．多数のアクティブユーザーが日常生活を継続的に投稿している．本論文では，リアルタイムの流れ検出問題を検討し，感情因子と意味情報を用いた流れ検出モデルを提案する．まず，支援ベクトルマシン(SVM)フィルタと意味論的特徴を採用することにより，マイクロブログ記事をリアルタイムで自動的に抽出する．関連ルールのマイニングを使用して，関連する機能を含まない投稿を分類するのに役立つ感情情報を含む140語の制限を克服し，投稿の追加機能として強く関連する機能を抽出する．次に，条件付きランダムフィールドモデルを改訂して適用することで，その遷移時間を検出して，どの地域がインフルエンザ発生の可能性が高いか，また，中国の都市または地域でのインフルエンザ発生の可能性が高い場所を見つけることができる．いくつかの場所で特定の時間帯の流れの状況を検出するための実験結果は，提案されたモデルの有効性を示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22389
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.22389

(DOI: 10.1002/tee.22389) Yiming Tang and Fuji Ren :
Fuzzy Systems Based on Universal Triple I Method and Their Response Functions,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.16, No.2, 443-471, 2017.

(要約): 普遍的な3つのI手法に基づくファジィシステムは調査され，それらの応答関数は分析された．まず，100の3つのI手法を介したファジィシステムは，実際のシステムにおいて用いることができる挿入関数，そして，90は，使うことができると結論付ける．つぎに，特別な場合として，合成された推論ルールと3つのI手法が議論され，CRI手法を介した19のファジィシステムと2つの3つのI手法が実践可能である．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622014500746
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(DOI: 10.1142/S0219622014500746) Xiaohua Wang, Dengyong Hou, Min Hu, 任福継 :
複合時空間特徴に基づくデュアルモダリティ感情認識,
Journal of Image and Graphics, Vol.22, No.1, 39-48, 2017年.

(要約): 本論文では，時空間局所3値パターンモーメントである新しい特徴記述アルゴリズムを提案する．このアルゴリズムは，3つの値パターンを導入し，隣接するフレーム間のピクセル値の多様性を記述するために時間 - 空間シリーズに拡張されている．テクスチャ特徴の値は，3値モデル行列のエネルギー値によって表され，それらは，グレイレベル共起行列に従って計算される．時間 - 空間的局所3値パターンモーメントがテクスチャ特徴を記述するだけであることを考慮すると，それは画像のエッジ及び方向情報の表現を欠いている．複合時空間特徴は，2つの異なる特徴を組み合わせることによって得られる．まず，感情映像を前処理し，K平均クラスタリングによって5つのフレーム画像を取得し，それらを表情および身体姿勢の感情シーケンスとして使用する．第2に，表情とジェスチャー感情シーケンスからTSLTPMと3DHOG特徴を抽出し，テストシーケンスとラベル付き感情訓練セット間の特徴の最小ユークリッド距離を計算する．計算された値は，基本的な確率割り当て関数を構築するための独立した証拠として使用されます．最後に，D-S証拠理論の規則に従って，発現認識結果は溶融BPAによって得られる．結果バイモーダル表現と身体姿勢感情データベースの実験結果は，複雑な時空間特徴が良好な認識性能を示すことを示している．
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11834/jig.20170105
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11834/jig.20170105

(DOI: 10.11834/jig.20170105) Min Hu, Zixi Yu, Xiaohua Wang, 任福継, Lei He :
顔認識のためのG-LBPと分散クロスプロジェクション機能,
Journal of Graphics, Vol.38, No.1, 82-89, 2017年.

(要約): 従来のGabor特徴の照度，表現，ポーズ分散に対する頑健性を高め，その高次元問題を克服するために，Gaborの局所バイナリパターンと分散投影エントロピー改良アルゴリズムに基づく顔認識手法を提案する．まず，多方向マルチスケール融合ガボール画像をLBPでコード化し，コード化画像を融合し，画像ブロックのヒストグラムを計算する．第2に，局所的投影エントロピー特徴抽出は，反幾何歪み分散投影エントロピー及び交差分散投影エントロピー演算子を有する顔画像に対して採用される．最後に，BPニュートラルネットワークを使用して顔認識を行う． G-LBP特徴抽出は，データの冗長性を大幅に低減し，有効情報の完全性を維持する．エントロピーとクロスエントロピーの分散投影は，特徴の豊かさを改善する．意思決定層における重み付けされた融合は，分類器間の統合の重要な役割を果たし，顔認識の認識率を改善する．他の文献アルゴリズムと比較する実験結果は，提案されたアルゴリズムの有効性と優位性を検証した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11996/JG.j.2095-302X.2017010082
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11996/JG.j.2095-302X.2017010082

(DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2017010082) Xiao Sun, Chongyuan Sun, Changqin Quan, Fuji Ren, Fang Tian and Kunxia Wang :
Fine-Grained Emotion Analysis Based on Mixed Model for Product Review,
International Journal of Networked and Distributed Computing, Vol.5, No.1, 1-11, 2017.

(要約): B2C電子商取引の急速な発展とオンラインショッピングの普及に伴い，Webは顧客による膨大な数の製品レビューコメントを保存している．多数のレビューでは，製造者または潜在的な顧客が作成したコメントおよび提案を追跡することが困難になった．本論文では，混合モデルに基づく感情オブジェクトと感情語を含む感情要素と商品レビューの傾向を抽出する方法を提案する．まず，特徴テンプレートの頑健性を向上させるための特徴として，感情的要素，リードインセマンティックおよび単語の意味を抽出する条件付きランダムフィールドを構築し，階層的フィルタリングエラーのルールを使用した．次に，サポートベクトルマシンを構築し，ファイングレイン要素の感情的な傾向を分類し，製品のレビューから重要な情報を得た．
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115156
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.2991/ijndc.2017.5.1.1
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2991/ijndc.2017.5.1.1

(徳島大学機関リポジトリ: 115156, DOI: 10.2991/ijndc.2017.5.1.1) Zhong Huang and Fuji Ren :
Facial expression recognition method based on multi-regional D-S evidences theory fusion,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), 2016.

(要約): 多地域特徴の決定レベル融合を達成し，異なる地域証拠の信頼性を強調するために，多地域証拠融合に基づく表情認識方法を提案する．顔画像から眉毛，目，口の3つの領域における勾配ガボール特徴のブロックヒストグラムを抽出し，発現分類の証拠とする．次に，初期加重確率割り当て(BPA)を構築し，異なる証拠の重要度を強調するために，領域加重半教師付きファジーC平均クラスタリングアルゴリズムを用いて，カテゴリメンバーシップと地域貢献を解決する．最後に，マルチ地域証拠の最終的な決定レベルの融合はDempster Shafer(D S)の組み合わせルールに基づいて得られる． Cohn Kanadeの表現データベースの実験結果は，カテゴリー - メンバーシップ度に基づくBPA構築方法と，地域貢献と証拠サポート性に基づく再割り当て戦略が認識率を改善し，すべてのタイプの表現に対して良好な堅牢性を維持することを示している．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22372
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.22372

(DOI: 10.1002/tee.22372) Xiaohua Wang, Xinyue Liu, Lingyun Li, Fuming Zhang, MIn Hu and Fuji Ren :
GlycCompSoft: Software for Automated Comparison of Low Molecular Weight Heparins Using Top-Down LC/MS Data,
PLoS ONE, Vol.11, No.12, 2016.

(要約): 低分子量ヘパリンは，最近，液体クロマトグラフィー - 質量分析を用いたトップダウン分析に従順になった複雑なポリ成分薬物である．オープンソースのデコンボリューションソフトウェア，DeconTools，自動構造割り当てソフトウェア，GlycReSoftを使用しても，2つ以上の低分子量ヘパリンの比較には非常に時間がかかり，熟練したアナリストにとっては約1週間かかる．この研究では，マクロ機能用の標準機能と質量分析データ処理用の特定の数学モジュールを拡張している．開発されたプログラムは，2つ以上の低分子量ヘパリンについてのトップダウン分析グリコックスデータの比較を可能にする．
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 112311
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1371/journal.pone.0167727
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 27942011; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85006251852

(徳島大学機関リポジトリ: 112311, DOI: 10.1371/journal.pone.0167727, PubMed: 27942011, Elsevier: Scopus) 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) Xiaohua Wang, Dengyong Hou, Min Hu, 任福継 :
Dual-modality Emotion Recognition Model Based on Temporal-spatial LBP Moment and Dempster-Shafer Evidence Fusion,
Opto-Electronic Engineering, Vol.43, No.12, 154-161, 2016年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.1003-501X.2016.12.024
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3969/j.issn.1003-501X.2016.12.024

(DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2016.12.024) Fuji Ren and Xiao Sun :
Current Situation and Development of Intelligence Robots,
ZTE, Vol.14, No.S1, 25-34, 2016.

(要約): 産業用インテリジェントロボットは，高レベル製造の重要な象徴であり，サービスインテリジェントロボットは人々の日常生活に直接影響を及ぼすことができる．これは技術革新と技術革新の尺度としても扱われている．異なる分野の人工ロボットの開発は，世界中で注目を集めている．本稿では，産業ロボットと産業ロボットを含むインテリジェントロボット市場の現状と発展状況を調査し研究する．インテリジェントロボット技術とロボットの分類を議論する．最後に，様々な分野のインテリジェントロボットの応用が結論づけられ，発展と知的ロボットの将来を展望する．
(キーワード): intelligentrobot / artificialintelligence / developmenttrends
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.16735188.2016.S1.005
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3969/j.issn.16735188.2016.S1.005

(DOI: 10.3969/j.issn.16735188.2016.S1.005) Fuji Ren and Zhong Huang :
Automatic Facial Expression Learning Method Based on Humanoid Robot XIN-REN,
IEEE Transactions on Human-Machine Systems, Vol.46, No.6, 810-821, 2016.

(要約): 著者は，すでに感情表現ができる第1作者と外見がそっくりなヒューマノイドロボットXIN-RENを開発した．しかしながら，知能機械として，ヒューマノイドロボットは，人間と同様の外観を持つ必要があるだけでなく，人間と同程度の感情表現能力を有する必要がある．とりわけ表情は，感情を表現する最も直接的な方法である．本論文では，ヒューマノイドロボットの実用化の視点から，ロボット表情自立学習の手法を提案した．本手法は第1に，マルチポーズAAM (active appearance model) 定位の48の特徴点を用いた表情ベクトル組成を行い，またエネルギー保存の法則により運動制御ベクトルとその表情ベクトルの順運動学モデルが確立され，表情学習の瞬間的類似性を保持させる．次に，時間多項式関数に基づいてAAMを構築することにより，表情学習の円滑さの維持を実現させる．最後に，順運動学モデルとAAMに基づいて逆運動学モデルを構築し，さらに重み付き逆運動学モデルを経て，ロボットの動的表情の自立学習およびモーターの連続運動の実時間的平滑化を実現させる．実験結果から，提案した表情自立学習手法が，ロボットの表情運動に対する人為的処理の複雑度を軽減させ，ロボットの表情学習の忠実度合いおよび平滑さを改善させたことが示された．
(キーワード): movement smoothness / Expression mapping / forward kinematics model / humanoid robot / inverse kinematics model / movement similarity
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/THMS.2016.2599495
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85027498565

(DOI: 10.1109/THMS.2016.2599495, Elsevier: Scopus) Xiao Sun, Fei Gao, 任福継 :
Mining the impact of social news on the emotions of users based on Deep Model,
Journal of Chinese Information Processing, 29-32, 2016年.

(要約): This work investigates the deep features in social news which can influence the emotions of people.Three kinds of feature compression methods are used to extract shallow features from the granularities of unigram word,bigram word and theme.The work used Support Vector Machine to select the optimal shallow features of three granularities,and the optimal F1_macro are 60.5% 62.1% 63.3% separately.The work introduced Deep Belief Network (DBN) model to train and abstract the optimal shallow features,so we can get the deep features.The optimal F1_macro of DBN3 are 61.4% 63.5% 66.1% respectively.The experimental results show that the deep features abstracted by Deep Belief Network have more semantic information and better performance than shallow features in determining the influence on people's emotions by social news.
(キーワード): Deep Belief Nets / Restricted Boltzmann Machine / Impacts on Emotion / Social News
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175698
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84948460907

(DOI: 10.1109/CCIS.2014.7175698, Elsevier: Scopus) Xiao Sun, Zhongyuan Sun, 任福継 :
Biomedical Named Entity Recognition Based on Deep Conditional Random Fields,
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng/Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Vol.29, No.11, 997-1008, 2016年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201611005
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201611005

(DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201611005) Xiao Sun, Jiajin He, 任福継 :
Ironically linguistic judgement based on hybrid neural network model via multi-feature fusion,
Journal of Chinese Information Processing, Vol.30, No.6, 37-45, 2016年. Xiaohua Wang, Ruijing Li, Min Hu, 任福継 :
Occluded facial expression recognition based on the fusion of local features,
Journal of Image and Graphics, Vol.21, No.11, 1473-1482, 2016年.

(要約): To reduce the effect of partial occlusion in facial expression recognition, this paper proposes a new method of facial expression recognition based on local feature fusion. Method First, the normalized images are processed by the Gaussian filter to reduce the effect of noise. According to their different contributions in facial expression recognition, all the images are then divided into two main parts: near the eye and near the mouth. To analyze considerable structure detail, these two parts are further divided into several non-overlapping blocks. The following two patterns are used to extract the features of each sub block: the difference center-symmetric local binary pattern, which is the change of center-symmetric local binary pattern; and the gradient center-symmetric local directional pattern, which is the change of difference local directional pattern. The features are marked as two binary sequences, which are then cascaded to obtain the characteristic histogram of the sub block. The final histogram of the image is obtained by cascading the histogram of each sub block. Finally, the nearest neighbor method is used for classification. Chi-square distance is used to calculate the distance among the characteristic histograms of the testing and training images. Considering the difference of the amount of information contained in each sub block and to reduce the effect of occlusion further, information entropy is used to weigh chi-square distance adaptively. Result Three cross experiments are conducted on JAFFE and CK databases. The average recognition accuracies in random occlusion, mouth occlusion, and eye occlusion cases are 92.86%, 94.76%, and 86.19% on JAFFE database, and are 99%, 98.67%, and 99% on CK database. Conclusion In the aspect of feature extraction, our method describes the image from two aspects: one is the difference of the pixel values in the gradient direction, and the other is the difference of the edge response values between gradient directions. Accordingly, the image can be fully described. In the aspect of occlusion, image segmentation and information entropy are used to weigh chi-square distance adaptively. Thus, our method can effectively reduce the effect of occlusion. Under the same experimental conditions, experimental results show the effectiveness and superiority of the proposed method to other classical local feature extraction and occlusion handling methods.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11834/jig.20161107
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11834/jig.20161107

(DOI: 10.11834/jig.20161107) Yu Gu, Fuji Ren and Jie Li :
PAWS: Passive Human Activity Recognition Based on WiFi Ambient Signals,
IEEE Internet of Things Journal, Vol.3, No.5, 796-805, 2016.

(要約): 屋内の人間活動認識は依然として注目されており，ここ数十年の間に莫大な研究努力を受けている．しかし，これまでのソリューションは，特別なハードウェアに依存するか，または主体の協力を必要とする．したがって，スケーラビリティの問題は依然として大きな課題です．この目的のために，我々は様々な活動のRSSI指紋のためにWiFi環境信号を探索するオンライン活動認識システムを提案する．最初に，WiFiのRSSIに対する活動の影響など，WiFi特性の詳細な理解を得るための実証研究を実施する．次に，さまざまな設定/条件/シナリオに柔軟に対応できるオンラインアクティビティ認識アーキテクチャを紹介する．最後に，プロトタイプのシステムが構築され，広範な実世界実験によって評価される．実験結果は，融合アルゴリズムが，正確さおよび複雑さの点で，3つの他の周知の分類器より優れていることを示した．
(キーワード): WiFi / activity recognition / ambient signals / fusion algorithm
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/JIOT.2015.2511805
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/JIOT.2015.2511805

(DOI: 10.1109/JIOT.2015.2511805) Wei Wang, Xia Zhu, Fang Fang, Zhenlu Qin, Erhui Guo, 任福継 :
Optimal design of 3D chip scan chains based on cores-hierarchical-placement,
Journal of Electronic Measurement and Instrument, Vol.30, No.10, 1482-1489, 2016年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.13382/j.jemi.2016.10.005
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.13382/j.jemi.2016.10.005

(DOI: 10.13382/j.jemi.2016.10.005) Jun Liu, Tangya Wang, 任福継 :
Bad-Die Recycling Technique for Yield Enhancement of Three-Dimensional Memories,
Microelectronics & Computer, Vol.33, No.10, 7-12, 2016年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2016.10.002
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2016.10.002

(DOI: 10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2016.10.002) Xiao Sun, Chengcheng LI and Fuji Ren :
Sentiment Analysis for Chinese Microblog based on Deep Neural Networks with Convolutional Extension Features,
Neurocomputing, Vol.210, 227-236, 2016.

(要約): マイクロブログに対する感情分析のための関連研究は，投稿の分析手順を目指している．短いマイクロブログテキストは，マイクロブログの特徴抽出を制限する．ツイートは友人とのコミュニケーションの過程であるため，マイクロブログのコメントは関連する投稿の重要な参考情報である．本稿では，コンテンツ抽出のためのポストと関連するコメントをマイクロブログの会話に統合するコンテンツ拡張フレームワークを提案する．ポストの特徴としてマイクロブログの会話から文脈情報を抽出することができる斬新な畳み込み自動エンコーダが採用されている．ニューラルネットワークの構造を初期化するために，RBM(Restricted Boltmann Machine)のいくつかの層でスタックされたカスタマイズされたDNN(ディープニューラルネットワーク)モデルが実装されている． RBM層は，入力データの確率分布サンプルを取って隠れた構造を学習し，より高いレベルの特徴表現を得ることができる．ポストの最終的なセンチメント分類ラベルを達成するために，RBM層の上に積み重ねられたClassRBM(分類RBM)層が採用される．実験結果は，SVMやNBなどの最先端の表面学習モデルよりも，適切な構造とパラメータを用いてセンチメント分類に対する提案されたDNNの性能が優れていることを示した．
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析 / Restricted Boltzmann Machine / ClassRBM
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.neucom.2016.02.077
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.neucom.2016.02.077

(DOI: 10.1016/j.neucom.2016.02.077) Yu Gu, Lianghu Quan and Fuji Ren :
AAH: accurate activity recognition of human beings using WiFi signals,
Concurrency and Computation : Practice & Experience, Vol.28, No.14, 3910-3926, 2016.

(要約): 現在，繁栄しているソーシャルネットワークは，コミュニケーションの方法を大幅に強化し，世界中の人々をこれまで以上に近づけた．しかし，オンラインコミュニケーション中には，身体のジェスチャなどの従来の対面型通信の重要なコンテキストが失われ，ユーザーエクスペリエンスが損なわれる可能性がある．本稿では，WiFiのさまざまな信号からさまざまな活動の指紋を採取することにより，受動的かつデバイスフリーの活動認識システムを紹介する．追加のハードウェアをサポートすることなく，既存のWLANネットワークに統合することができる．プロトタイプシステムは，広範な現実世界の実験によって構築され評価される．K-nearest neighbor，naive Bayes，baggingの3つの最先端の解と比較することにより，提案手法の精度と複雑さの優位性を示した．
(キーワード): accurate activity recognition / WiFi signals / fusion algorithm
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/cpe.3741
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84983120485

(DOI: 10.1002/cpe.3741, Elsevier: Scopus) 任福継, Yanqiu Li, Min Hu, Liangfeng Xu :
Face Recognition Method Based on Multi Features Description and Local Fusion Classification Decision,
Opto-Electronic Engineering, Vol.43, No.9, 82-89, 2016年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.1003-501X.2016.09.001
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84988517652

(DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2016.09.001, Elsevier: Scopus) Yiming Tang and Fuji Ren :
Variable Differently Implicational Inference for R- and S-Implications,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.15, No.5, 1235-1264, 2016.

(要約): 構成的推論(CRI)アルゴリズムと完全暗黙アルゴリズムの一般化として，ファジィ推論の異なる暗示アルゴリズムは，完全暗示アルゴリズムの利点を継承するだけでなく，より実用性が高い．次に，現在の異なった暗黙のアルゴリズムを統一された全体にするために，異なって暗示的なアルゴリズムが提案された．本稿では，ファジィモードストレンズ(FMT)問題を中心に，様々な意味的アルゴリズムをさらに研究する． FMTの異なる意味合いの原理が改善されている．さらに，FMTのための様々な示唆的アルゴリズムの統一された解は，RおよびS-含意のために達成される．その後，ファジィ推論の重要な指標として，優れた性能が得られる主なRおよびSの影響について，このアルゴリズムの連続性が分析される．最後に，その最適解および推論の例が，いくつかの特定のRおよびSの含意について提供される．
(キーワード): Fuzzy inference / fuzzy modus tollens / fuzzy implication / compositional rule of inference
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622016500334
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0219622016500334

(DOI: 10.1142/S0219622016500334) Fei Gao, Xiao Sun, Kunxia Wang and Fuji Ren :
Chinese micro-blog sentiment analysis based on semantic features and PAD model,
15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science, 2016.

(要約): With the increasing impact of social networks, microblog becomes important carrier of information and social interaction for human beings, which contains emotional states that have important research significance. We try to analysis the microblog text with the methods of emotional vocabulary, combining domain knowledge of psychology and affective computing, continuous dimension of emotion psychology PAD model which is adopted as basis of sentiment analysis. Emotional state inherent in the text is analyzed to obtain a more accurate result and achieve purposes of emotional analysis. At the same time, to achieve emotional microblog text computability from the aspect of personal characteristics. Experimental results show that the method can improve the microblog text sentiment analysis accuracy and precision. The method is able to get a good application in the different themes and different emotional features.
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICIS.2016.7550903
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84988005899

(DOI: 10.1109/ICIS.2016.7550903, Elsevier: Scopus) Xiao Sun, Xiaoqi Peng and Fuji Ren :
Detect the Emotions of Whe Public Based on Cascade Neural Network Model,
15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science, 2016.

(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICIS.2016.7550901
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICIS.2016.7550901

(DOI: 10.1109/ICIS.2016.7550901) Xiao Sun, Chongyuan Sun, Fuji Ren, Fang Tian and Kunxia Wang :
Emotional Element Detection and Tendency Judgment Based on Mixed Model with Deep Features,
15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science, 2016.

(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICIS.2016.7550779
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84987968711

(DOI: 10.1109/ICIS.2016.7550779, Elsevier: Scopus) Fuji Ren, Yu Wang and Changqin Quan :
A novel factored POMDP model for affective dialogue management,
Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol.31, No.1, 127-136, 2016.

(要約): 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)モデルは，頑強な音声対話管理に適していることが何度も証明されている．最近，特定の対話タスクのために，POMDPモデルのいくつかの因数表現が設計されている．本稿では，情緒的対話管理の新しい応用を記述するための新しい因子分解POMDPモデルを提案する．既存のモデルとは異なり，ユーザの状態空間とシステムの観測空間は，目的と感情という2つの異なるコンポーネントに分かれている．さらに，システムの行動空間は，2つの部分，すなわち目標応答および感情応答に最初に因数分解され，したがって，報酬関数は，2部報酬の加重和によって更新される．インテリジェント音楽プレーヤーの例は，感情的な対話システムを構築するために新しいモデルを適用する方法を説明するために与えられる． 4つの実験は，システム性能に対する主要パラメータの影響を明らかにするために設計されている．シミュレーション結果は，提案されたモデルの合理性と実行可能性を示した．
(キーワード): Dialogue management / POMDP model / affective computing / spoken dialogue system
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/IFS-162126
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3233/IFS-162126

(DOI: 10.3233/IFS-162126) Xiao Sun, Ting Pan and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition Using ROI-KNN Deep Convolutional Neural Networks,
ACTA AUTOMATICA SINICA, Vol.42, No.6, 883-891, 2016.

(要約): Deep neural networks have been proved to be able to mine distributed representation of data including image, speech and text. By building two models of deep convolutional neural networks and deep sparse recti¯er neural networks on facial expression dataset, we make contrastive evaluations in facial expression recognition system with deep neural networks. Additionally, combining region of interest (ROI) and K-nearest neighbors (KNN), we propose a fast and simple improved method called OI-KNN" for facial expression classi¯cation, which relieves the poor generalization of deep neural networks due to lacking of data and decreases the testing error rate apparently and generally. The proposed method also improves the robustness of deep learning in facial expression classi¯cation.
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析 / prior knowledge
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.16383/j.aas.2016.c150638
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.16383/j.aas.2016.c150638

(DOI: 10.16383/j.aas.2016.c150638) Fuji Ren and Chao Li :
Hybrid Chinese Text Classification Approach Using General Knowledge from Baidu Baike,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.11, No.5, 488-498, 2016.

(要約): 本稿では，テキスト表現を充実させることに焦点を当て，オンライン中国語百科事典Baidu Baikeの中国語TCの情報を補完する新しいアプローチを提案する． Baidu Baikeのすべてのテキストとカテゴリの各概念と最も関連性の高い単語との類似点が特徴空間に追加される．提案されたアプローチのパフォーマンスは，不均衡な中国のデータセットである復旦大学TCコーパスで測定される．実験では，提案されたBaidu Baikeベースのコンセプト類似アプローチは，マクロ精度90.31%，リコール75.45%，F1スコア80.32%で，従来の方法と比較して約0.02 %，0.15%，0.12%と向上している．これは明らかに高精度を保ちつつマクロF1スコアを向上させながら，いくつかの小さなカテゴリのリコールを改善した．さらに，提案された手法は良好な拡張性を有しているため，他の多くの知識ベースを統合することができ，他の多くの概念を参照して効率を改善することができる．
(キーワード): Baidu Baike / Chinese / general knowledge / support vector machine / text classi cation / text representation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22266
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84969942263

(DOI: 10.1002/tee.22266, Elsevier: Scopus) Xiao Sun, Jiaqi Yi and Fuji Ren :
Detecting Influenza States based on Hybrid Model with Personal Emotional Factors from Social Networks,
Neurocomputing, Vol.210, 257-268, 2016.

(要約): 本稿では，ソーシャルメディアデータを用いて，いくつかのデータマイニング手法を用いて，実際の現象を検出して分析する方法を提案する．我々は，リアルタイムのインフルエンザ検出問題を調査し，個人的な感情的要因および意味情報(Em-Fluモデル)を有するインフルエンザ状態検出モデルを構築した．まず，制限付きボルツマンマシンから抽出した特徴を持つサポートベクターマシンで構成されるハイブリッドモデルを使用して，インフルエンザ関連のマイクロブログ記事をリアルタイムで自動的に抽出する．異なるインフルエンザ状態のマイクロブログ投稿の数によって，特定の場所のインフルエンザ状態を検出する．インフルエンザの個人的な感情的要因，空間的特徴および一時的パターンを考慮することにより，監督されていないモデルおよび監視されたモデルのパフォーマンスが改善される．このシステムは，インフルエンザの流行がいつ，どこで，特定の場所で特定の時期に発生する可能性が高いかを特定することができる．実験結果では，ハイブリッドモデルは，ポストの数のみを考慮して，最先端の教師なしモデルおよび監視モデルよりも堅牢性および有効性を示した．
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析 / Social web mining / Hybrid model
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.neucom.2016.01.107
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.neucom.2016.01.107

(DOI: 10.1016/j.neucom.2016.01.107) 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

任福継, Yanqiu Li, Liangfeng Xu, Min Hu, Xiaohua Wang :
Face recognition method based on local mean pattern description and double weighted decision fusion for classification,
Journal of Image and Graphics, Vol.21, No.5, 565-573, 2016年.

(キーワード): face recognition / local mean pattern / double weighted decision fusion / cloud model
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11834/jig.20160504
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11834/jig.20160504

(DOI: 10.11834/jig.20160504) Tian Chen, Xin Yi, Wei Wang, Jun Liu, Huaguo Liang, 任福継 :
Low Power Multistage Test Data Compression Scheme,
ACTA ELECTRONICA SINICA, Vol.44, No.4, 241-247, 2016年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.0372-2112.2016
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3969/j.issn.0372-2112.2016

(DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016) Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Seiji Tsuchiya, Kenji Kita and Fuji Ren :
Slang Analysis Based on Variant Information Extraction Focusing on the Time Series Topics,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.8, No.1, 84-98, 2016.

(要約): 近年，SNS の利用者増加に伴い，Web上でのコミュニケーションがよりいっそう活発になった．これにより，言葉の多様性について，SNS上のビッグデータを用いて解析できる可能性が出てきた．日本語では扱われる文字種が多いことからも，様々な表現が存在し，自然言語処理において基本的な処理である形態素解析が，比較的難しいことが問題となっている．こうした形態素解析の辞書に登録されていないような未知表現に対しては，厳密な定義が存在していないこともしばしばであり，意味解釈における個人差が大きいことが考えられる．本研究では，Twitter上の俗語に関連したトピックを時系列で分析する．本論文では，検証実験として，連続するTweetデータを用いたトピックの時系列分析実験をおこない，俗語の種類によるトピック変化の違いを考察する．変化しない情報(不変情報)が，一定期間においてどのような変化を示すかを実験により示し，標準語との差異を調べる．また，俗語の変化の仕方を変動値とし，特徴ベクトルとすることで，似たような傾向を示す俗語をクラスタリングする手法を提案し，実験結果を分析する．
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113910
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1571698602718115840

(徳島大学機関リポジトリ: 113910, CiNii: 1571698602718115840) Changqin Quan and Fuji Ren :
Textual Emotion Recognition for Enhancing Enterprise Computing,
Enterprise Information Systems, Vol.10, No.4, 422-443, 2016.

(要約): 感性コンピューティングにおける関心の高まりは，企業システムにおける異なるアプリケーションの需要という価値ある研究トピックをもたらした．本研究は，企業コンピューティングの強化のためのテキストの感情認識という，感性コンピューティング技術の一部の領域について調査する．複数ラベルのテキストからの感情認識は，1つのラベルの感情認識よりも，総合的な感情の理解を可能とする．テキストにおける感情状態の表現は，テキストにおける多次元の感情を引き起こす．我々の手法は，間接的な感情，あいまいな感情，複数の感情を生起する単語の感情認識を考慮する．実験結果は，従来のbag-of-wordsモデルよりも良い結果を示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1080/17517575.2014.948935
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84956754901

(DOI: 10.1080/17517575.2014.948935, Elsevier: Scopus) Lei Wang, Fuji Ren and Duoqian Miao :
Multi-Label Emotion Recognition of Weblog Sentence Based on Bayesian Networks,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.11, No.2, 178-184, 2016.

(要約): 本論文では，単一ラベル感情分析に焦点を当てたこれまでの研究とは異なり，豊かで繊細な感情を考慮に入れ，中国感情コーパス(Ren-CECps)に基づくウェブログ文に対するマルチラベル感情認識を特に考慮する．ベイジアンネットワークと確率的なグラフィカルモデルを用いて，潜在感情変数とトピック変数を用いて，Weblog文の複雑な感情を調べる．多ラベル感情トピックモデルに関する我々の実験結果は，センテンス感情の極性を認識する際のモデルの有効性を示している．
(キーワード): latent Dirichlet allocation / multi-label classification / emotion recognition / Gibbs sampling
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22204
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.22204

(DOI: 10.1002/tee.22204) Xiaohua Wang, Wei Huang, Chao Jin, Min Hu, 任福継 :
Facial Expression Recognition Based on the Optimal Matching of Multi-feature and Multi-classifier,
Opto-Electronic Engineering, Vol.43, No.3, 73-79, 2016年.

(キーワード): facial expression recognition / Principal Component Analysis / optimal integration of multiple classifiers / adaptive decision
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.1003-501x.2016.03.012
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3969/j.issn.1003-501x.2016.03.012

(DOI: 10.3969/j.issn.1003-501x.2016.03.012) Bin Zhang, Changqin Quan, 任福継 :
音声合成の方法と開発,
Journal of Chinese Computer Systems, Vol.37, No.1, 186-192, 2016年.

(要約): 人間のコンピュータとの対話では，最も自然で最も良い方法は人間の声によるコミュニケーションである．主にテキストを音声に変換する技術である音声合成に関連している．このペーパーは，スピーチの発達音声合成の分野に参入している研究者は，巨人の肩に立つことができ，音声合成をはっきりと深く理解し，正しい判断で作業を開始することができる．本稿では，音声合成において既に存在し，主流である有効な方法を全体的に導入し，これらの方法の主なアイデアとその長所と短所を記述する．この基礎から我々は新しいアイデアを鼓舞する．近の合成技術の向上と合成技術のトレンドを評価し，分析する．最後に，音声合成の見通しを得て，開発におけるボトルネックを指摘し，それらを解決する方向づけを試む．
(キーワード): speech synthesis / HTS / text analysis / HCI

Changqin Quan and Fuji Ren :
Weighted high-order hidden Markov models for compound emotions recognition in text,
Information Sciences, Vol.329, 581-596, 2016.

(要約): 本稿では，隠れマルコフモデル(HMM)を用いた文中の複合感情の効率的な同定について検討する．この問題では，感情は時間的な構造を有し，物品の範囲にまたがる一連のスペクトルベクトルとして符号化することができる．この研究の主な貢献は，(i)論文中の文の感情の最も可能性の高いシーケンスを決定するための加重高次HMMの提案である．加重された高次HMMは，異なる長さの履歴を伴う文脈感情の影響度を考慮に入れる． (ii)複合感情の表現を一連の2進数字，すなわち感情コードで導入する． (iii)加重された高次隠れマルコフ感情モデルの既知の状態の一部として単純文の感情を使用して，より未知の文感情をさらに認識するアーキテクチャの開発．実験結果は，提案された加重高次HMMが，いくつかの最先端の機械学習アルゴリズムおよび標準のn次隠れマルコフ感情モデルと比較して，センテンス感情を識別するのに非常に強力であることを示す．そして，既知の状態の一部としての単純な文の感情の使用は，重み付けされたn次の隠れマルコフ感情モデルの性能を有意に改善することができる．
(キーワード): Affective computing / Compound emotions / Sentence emotion recognition / Hidden Markov models / Weighted n-order
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.ins.2015.09.050
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84949633818

(DOI: 10.1016/j.ins.2015.09.050, Elsevier: Scopus) Fuji Ren and Haitao Yu :
Role-explicit query extraction and utilization for quantifying user intents,
Information Sciences, Vol.329, No.1, 568-580, 2016.

(要約): この研究では，中国語のクエリログからロール明示的なクエリを抽出する方法に焦点を当てる．インテントロール注釈と同時にロール明示的クエリー抽出を行うフレームワークを提案する．マルチスライスウィンドウアルゴリズムは，マルチセッションごとにロール明示的なクエリを抽出するために提案された．このアルゴリズムによって生成された信頼性の低い結果をフィルタリングするために，グローバルな浄化を実行するパターンベースのアルゴリズムが設計される．全体のフレームワークは，人間が介入することなく，クエリログから十分なロール明示的なクエリのリポジトリを取得することを可能にした．ロール・エリート・クエリ抽出のための提案されたフレームワークの実験的な応用は，満足な性能を達成することを示した．
(キーワード): Kernel-object / Modifier / Richness value / Query extraction
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.ins.2015.09.052
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84949644900

(DOI: 10.1016/j.ins.2015.09.052, Elsevier: Scopus) 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) Fuji Ren and Zhong Huang :
Facial expression recognition based on AAM-SIFT and adaptive regional weighting,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.10, No.6, 713-722, 2015.

(要約): 本論文では，顔表情認識の新しい手法として，AAM-SIFTと適応領域重みに基づく方法を提案する．大規模な実験で得られた領域重みを使い，実験を行った結果により提案した手法の有効性を確かめることができた．
(キーワード): appearance model / gradient direction histogram / scale-invariant feature transform / fuzzy c-means clustering / non-frontal facial image
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22151
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.22151

(DOI: 10.1002/tee.22151) Tian Chen, Xin Yi, Liuyang Zheng, Wei Wang, Huaguo Liang, 任福継, Jun Liu :
Low Power Deterministic Test Scheme based on Viterbi,
Journal of Compter-Aided Design & Computer Graphics, Vol.28, No.5, 821-829, 2015年.

(キーワード): low power test / test data compression / block compatible encoding / Viterbi algorithm
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84973394929

(Elsevier: Scopus) 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) Lianghu Quan, Yu Gu, Mengni Chen, 任福継 :
Research on pasive human activity recognition using WiFi ambient signals,
Journal of University of Scinece and Technology of China, Vol.45, No.4, 308-313, 2015年.

(要約): Although traditional k-nearest neighbor(K-NN) and bagging can recognize effectively less human activities using WiFi ambient signal, recognizing seven activities, namely, empty, walking, sitting, standing, sleeping, fallen and running, is not ideal. To further improve the performance, a new algorithm named fusion algorithm has been designed. It significantly outperform K-NN and bagging in terms of the recognition ratio in both single-subject and multi-subject experiments.
(キーワード): WiFi ambient signals / Human activities / Fusion algorithm / Multi-subject / forecast
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.0253-2778.2015.04.008
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84986227114

(DOI: 10.3969/j.issn.0253-2778.2015.04.008, Elsevier: Scopus) Yanqiu Li, Fuji Ren, Liangfeng Xu, Min HU and Zixi Yu :
Face Recognition Based on ULBP and BP Neural Network,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.7, No.1, 103-114, 2015.

(要約): Face recognition is a research hotspot in computer vision field. Compared with the traditional feature extraction algorithms, Local Binary Pattern has many advantages, such as high accuracy, fine, light illumination invariance, etc., so it is widely used to extract facial texture feature. Firstly, we put the image evenly into blocks and constructed sub-image sets. This would be more efficient to extract feature data. Through combining with BP neural network, we make use of decision fusion and weighted fusion two ways to obtain the classification results of unknown samples. Experimental results on ORL face database show that this method is effective.
(キーワード): LBP / BP neural network / fusion / face recognition

Min Hu, Xiaoyin Huang, Fuji Ren and Xiaohua Wang :
Facial Expression Recognition Based on MBP and Sparse Representation,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.7, No.1, 95-102, 2015.

(要約): Recently, sparse representation attracts widespread attention in the field of pattern recognition and artificial intelligence. Gabor features based sparse representation classifier had been introduced in face recognition research field and achieved good recognition effect. But its enormous time cost and space cost and computational complexity in the real system cannot be ignored. So this paper proposed a novel facial expression recognition method based on monogenic binary pattern and sparse representation. The proposed method extracts features from the facial expression image by using monogenic binary pattern and utilizes information entropy to weight the feature block, then constructs sparse dictionary and makes use of residual value for classification. Our proposed method was tested on the popular FERET and Cohn-Kanade facial database and obtained the average rates 94.92% and 97.46% respectively. The experimental results show that the sparse dictionary which is constructed by the proposed features has stronger ability for sparse representation and has better performance in time and space efficiency.
(キーワード): Monogenic binary pattern / Information entropy / Sparse representation / Facial expression.

Jiaqi Ye, Xiao Sun, Fuji Ren and Fang Tian :
Social Network Influenza Epidemic Detection Based on SVM and CRF,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.7, No.1, 66-79, 2015.

(要約): Influenza is an acute respiratory illness and widespread activity that occurs every year. Detection and prevention of Influenza in its earliest stage would reduce the spread range of the illness. Sina microblog is a popular micro blogging service in China, which could provide perfect reference sources for flu detection due to its real-time characteristic and large number of active users posting about their daily life continually. In this paper, we investigate the real-time flu detection problem and propose a flu detection model with emotion factors and semantic information (Em-Flu model). First, we extract flu-related microblog posts automatically in real-time using a simple SVM filter. We use association rule mining to extract strongly associated features as additional features of posts to overcome the limitation of 140 words for posts, including sentimental analysis information which can help to classify the posts without features. Then Conditional Random Field model is revised and applied to detect the transition time of flu that we can find out which place is more likely for influenza outbreak and when an influenza outbreak is more likely in a particular city or province in China. The experimental results display when and where influenza epidemic is more likely to occur and show the robustness and effectiveness of the proposed model might help health organizations in predicting a flu outbreak allowing them to take appropriate action in a timely manner.
(キーワード): Influenza Detection / Conditional Random Field; / transition time detection / Social media mining / Public health

Xiaohua Wang, Dengyong Hou, Min Hu and Fuji Ren :
Dual-modality emotion recognition of facial expressions and gestures,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.7, No.1, 24-34, 2015.

(要約): 我々は，表情とジェスチャーに関するデュアルモダリティ感情認識の研究を行い，デュアルモダリティ感情認識のための表情とジェスチャーを組み合わせた方法を提案する．まず，手のひら顔画像を前処理して表現画像とジェスチャ画像を得る．前処理は，PCAアルゴリズムを用いて表情画像を再構成することを含む．第2に，表現画像からのLBP特徴，およびジェスチャ画像からのHuモーメント不変特徴およびフーリエ記述子特徴を抽出する．我々は，SVMとKNNを用いて，表現特徴とジェスチャー特徴のそれぞれを分類認識に粗くする．最後に，本論文で提案した線形加重投票アルゴリズムを用いて表情とジェスチャの分類結果を合わせる．実験結果は，この方法が，自分自身によって確立された二重モダリティの感情データベースにおいて優れた差別を有することを示している．
(キーワード): Facial expression / Gesture / Dual-modality emotion recognition / Decision level fusion

Min Hu, Yihong Cheng, Xiaohua Wang, 任福継, Liangfeng Xu, Xiaoyin Huang :
非対称領域局所勾配符号化に基づく表情認識,
Journal of Image and Graphics, Vol.20, No.10, 1313-1321, 2015年.

(要約): 顔表情認識は近年盛んに研究されてきたが，多くの問題点が残されている．本稿では，非対称領域局所勾配符号化に基づく表情認識手法を提案する．提案した手法に基づき実験システムを構築し，様々な実験を行なった．実験結果から，提案した手法の有効性を確かめることができた．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11834/jig.20151004
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11834/jig.20151004

(DOI: 10.11834/jig.20151004) Xiao Sun, Chongyuan Sun, 任福継 :
深層構造モデルに基づく新しい単語検出と感情傾向判定,
Computer Science, Vol.42, No.9, 208-213, 2015年.

(要約): ソーシャルネットワークの発達に伴い，新しい言葉が絶え間なく出現しています．新しい言葉の出現は，社会的なホットスポットを特定したり，特定の公共の気分を表す傾向があります．新しい単語の検出と感情的な傾向の判断は，品詞，文字位置，特徴としての単語形成の能力を導入し，それを群集調達ネットワーク辞書および他の第三者辞書と組み合わせた．感情辞書に基づく従来の方法は，新しい単語の感情的な傾向を判断することは困難である．我々は，ニューラルネットワーク言語モデルに基づいてK次元のベクトルとして単語を表現し，ベクトル空間における新しい単語に最も近い単語を見つける．これらの単語の感情的傾向およびそれらの間の距離と新しい単語，新しい単語感情が判断されます．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.09.040
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.09.040

(DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.09.040) Yiming Tang and Fuji Ren :
Variable differently implicational algorithm of fuzzy inference,
Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol.28, No.4, 1885-1897, 2015.

(要約): ファジィ推論のための異なって暗示的なアルゴリズムの固有の本質を明らかにするために，様々な示唆的アルゴリズムが提唱され，調査されている．さまざまな暗黙の原則は，可変的かつ一般化された観点から改善される．さらに，FMP(fuzzy modus ponens)問題に焦点を当て，R-含意とS-含意のための新しいアルゴリズムの統一された形式が得られる．それに続いて，いくつかの特定のR-含意およびS-含意について，最適に異なる含意の解決策が達成される．最後に，新しいアルゴリズムは，現在の異なって暗示的なアルゴリズムを統一された全体にする．
(キーワード): Fuzzy inference / fuzzy modus ponens / fuzzy implication / compositional rule of inference / fully implicational algorithm
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/IFS-141476
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84924598706

(DOI: 10.3233/IFS-141476, Elsevier: Scopus) Ye Wu and Fuji Ren :
Exploiting Opinion Distribution for Topic Recommendation in Twitter,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.10, No.5, 567-575, 2015.

(要約): 人気のあるソーシャルネットワーキングサービスのTwitterは，急速に更新される情報とオンライントレンドを提供し，人々の日常生活を豊かにし豊かにします．同時に，つぶやきの大衆流行から本当に興味深い関連トピックを見つけて，ユーザーに正確なトピックの推奨を提供する方法は，現実世界では挑戦的な問題になります．従来の共同フィルタリング方法は，ユーザが項目を推奨するのに肯定的なレビューを考慮して，従来の推奨タスクに解決策を与える．しかし，Twitterの誰が興味を持っているのかという問題に対して，トピックに対する肯定的な意見は，ユーザーが高い確率でそれに興味を持っているだけではなく，投稿．本稿では，オピニオンのパフォーマンスを向上させるために，オピニオン分布の特徴を利用する．現実のTwitterデータセットの実験結果は，提案された意見分配知覚トピック推奨(ODA-TR)アプローチが最先端の協力的推奨方法を上回ることを示しています．
(キーワード): collaborative filtering / opinion distribution / topic recommendation / Twitter
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22120
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84937731417

(DOI: 10.1002/tee.22120, Elsevier: Scopus) Fuji Ren and Kazuyuki Matsumoto :
Semi-automatic Creation of Youth Slang Corpus and Its Application to Affective Computing,
IEEE Transactions on Affective Computing, Vol.7, No.2, 176-189, 2015.

(要約): 本論文では，若者言葉を含んだ発話文のコーパスを半自動構築するための手法を提案する．コーパスには，感情タグが付与されており，言葉遣いからの感情推定などのAffective Computingへの応用に用いることができる．コーパスの半自動構築のプロセスは，用例文の自動収集を行い，収集した用例文へのタグ付与，そのあと，人手によるタグ修正・ノイズ文除去作業が行われる．このプロセスにおいて，次の2つの問題がある．第1は，自動収集したコーパスの品質の問題がある．第2に，タグ付与の精度の問題である．付与したタグが信頼できないものであると，結局，人手での修正作業に時間がかかってしまう．第1の問題への解決策として，ノイズ文を自動で除去するフィルタリング手法を提案する．また，第2の問題への解決策として，若者言葉のような解析の難しい語が含まれていても感情推定できる手法を提案する．提案手法の有効性を確認するために，提案したフィルタリングの精度と，提案した感情推定手法の精度評価を行った．精度評価の結果，従来の辞書のみまたは，機械学習のみの手法と比較し，F1-Scoreの改善がみられ，提案手法の有効性が確認された．
(キーワード): Emotion corpus / semi-automatic corpus construction / Affective Computing / youth slang / Wakamono Kotoba
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/TAFFC.2015.2457915
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84973495084

(DOI: 10.1109/TAFFC.2015.2457915, Elsevier: Scopus) 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) Min Hu, Kun Li, Xiaohua Eang, 任福継 :
ヒストグラム加重HCBPに基づく表情認識,
Journal of Electronic Measurement and Instrumentation, Vol.29, No.7, 953-960, 2015年.

(要約): 局所バイナリパターン(LBP)の限界とその改良アルゴリズムを克服するために，ヒストグラム加重HCBPに基づく表情法を提案する．まず，顔画像を一定の部分画像に分割し，HCBP演算子を用いてテクスチャ特徴を抽出する．情報エントロピーを使用して，サブ画像のすべてのサブ画像重み付けHCBPヒストグラムが原画像のHCBPヒストグラムと組み合わされ，結果ヒストグラム画像が表情特徴として達成される．最後に，表現は最も近い近傍分類器Haar-like特徴とCBP演算子の組み合わせを用いることにより，局所特徴の記述がより十分になる．情報エントロピーの導入は，顔の異なる区画の寄与を区別できる．JAFFEライブラリとCohn-Kanadeライブラリの実験結果は，HCBP法は，既存のLBP法よりも認識率とsの両方において優れていることが分かった．
(キーワード): LBP / HCBP / facial expression recognition / histogram weighted
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.13382/j.jemi.2015.07.003
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.13382/j.jemi.2015.07.003

(DOI: 10.13382/j.jemi.2015.07.003) Bin Zhang, Fuji Ren and Changqin Quan :
Overview of Speech Synthesis in Development and Methods,
Journal of Chinese Computer Systems, Vol.36, No.6, 1-8, 2015.

(要約): 音声対話システムは，人間とコンピュータの相互作用の分野における中核技術であり，人間とコンピュータの相互作用を実現する重要な方法であり，その研究は大きな理論的意義と応用価値を持っている．音声対話システムにおける理論と技術の進歩は，常に懸念されてきた．本稿では，対話管理の現状と進化を総括的にまとめた．まず，モジュールの研究内容，主要技術，移植性，ロバストな設計など，音声対話システムの主な研究課題を包括的に紹介する．次に，理論的モデル，進歩性，ユーザビリティの観点から，様々な音声対話管理戦略を体系的に分析する．最後に，さらなる考慮および議論のためのいくつかの可能な方向および問題も言及される．

Yu Gu and Fuji Ren :
Energy-efficient Indoor Localization of Smart Hand-held Devices Using Bluetooth,
IEEE Access, Vol.3, 1450-1461, 2015.

(要約): スマートハンドヘルドデバイスの位置情報は屋内局在化サービスの普及に必要不可欠です．本論文では，体系的な実証研究を通じて，私たちは最初，BluetoothのRSSI(受信信号強度インジケータ)上の距離，方向，障害物などの様々な要因の影響のようなブルートゥース特性を深く理解します．そして，過去のデータからマイニングすることで，RSSIおよびデバイスの場所との間の関係を記述するために新たなローカリゼーションモデルは構築されています．これに基づき，我々は反復ターゲットデバイスを見つけるための探索空間を縮小するために，ユーザーの動きを活用し，エネルギー効率の良い室内ローカリゼーションスキームを提案しました．MLDBを試作し，いくつかの実世界のシナリオで評価された結果から，提案したアルゴリズムは測位精度，検索時間とエネルギー消費の点で効率的であることを示しています．
(キーワード): Energy efficiency / indoor Localization; / Data Mining / Bluetooth / IoT
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACCESS.2015.2441694
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84961068421

(DOI: 10.1109/ACCESS.2015.2441694, Elsevier: Scopus) Fuji Ren, Mengni Chen and Yu Gu :
WeWatch: An Application for Watching Video Across Two Mobile Devices,
ZTE COMMUNICATIONS, Vol.13, No.2, 17-22, 2015.

(要約): 近年，高解像度ビデオが急速に発展し，ワイドスクリーンのスマートデバイスが普及している． WeWatchと呼ばれるAndroidアプリケーションを述べる．これは，2つのモバイルデバイスが互いに近づいているときに高解像度のビデオを共有できるようにするものである．このコンセプトは，Internet of Things(loT)の機械間接続にインスピレーションを与える．動画の2つの部分が両方の画面で同じサイズで同期していることを確認する．さらに，ユーザは，あるデバイスをある距離だけ他のデバイスから移動させることによって，ビデオを再生，一時停止または停止することができる．我々は，実験を通じて適切な距離を決定する．AndroidオペレーティングシステムでWeWatchを実装し，ウォッチを最適化してバッテリ消費を減らした．WeWatchによって提供されたユーザーの経験は，アンケートを通じて学生によって評価され，レビューはWeWatchが視聴体験を改善することを示した．
(キーワード): together watching experience / screen adaptation / internet of things / distance estimation / energy efficiency
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3969/j.issn.16735188.2015.02.004
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3969/j.issn.16735188.2015.02.004

(DOI: 10.3969/j.issn.16735188.2015.02.004) Jun Liu, Qingqing Qian, Xi Wu, Wei Wang, Tian Chen, 任福継 :
Optimizing pre-bond and post-bond test time for three dimension IP Cores,
Computer Engineering and Applications, Vol.19, No.11, 1-7, 2015年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3778/j.issn.1002-8331.1412-0164
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3778/j.issn.1002-8331.1412-0164

(DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1412-0164) Fuji Ren, Yu Wang and Changqin Quan :
TFSM-based dialogue management model framework for affective dialogue systems,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), 1-7, 2015.

(要約): 情報照会と感情の相互作用のサービスを提供することを目的とする感情対話システムのため，新しい対話管理モデルを提案した．まず，ユーザとシステムをモデル化し，2つの有限状態機械(FSM)を構築する．2つのステートマシン間の情報交換などの対話プロセスをシミュレート．TFSMベースの対話管理モデルを分析し，評価する部分観測マルコフ決定過程(POMDP)モデルの復帰機能を使用する手法を研究した．
(キーワード): dialogue management model / affective dialogue system / finite state machine / affective computing
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22100
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84931572981

(DOI: 10.1002/tee.22100, Elsevier: Scopus) Min Hu, Jiang Hr, Xiaohua Wang, Hongbo Chen, Kun Li, 任福継 :
Precise local feature description for facial expression recognition,
Journal of Image and Graphics, Vol.19, No.11, 1613-1622, 2015年.

(キーワード): acial expression recognition / precise local features / sufficient vector triangle / a variety of scales
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11834/jig.20141109
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(DOI: 10.11834/jig.20141109) Yu Gu, Fuji Ren, Yusheng JI and Ji Li :
The Evolution of Sink Mobility Management in Wireless Sensor Networks: A Survey,
IEEE Communications Surveys and Tutorials, 1-19, 2015.

(要約): シンクモビリティは，無線センサネットワーク(WSN)におけるシステム性能を改善する効率的な方法として長い間認識されてきた．特定のノードのセットからトラフィックの負荷を軽減できる．このホワイトペーパーでは，シンクモビリティの問題に関する最新の調査を示す．主な貢献は，進化の観点からモビリティ管理スキームをレビューすることである．関連するスキームは，制御不可能なモビリティ(UMM)，制限付きモビリティ(PRM)，位置限定モビリティ(LRM)および無制限モビリティ(URM)の4つのカテゴリに分類されている．提案されたタクソノミーに続いていくつかの代表的な解決法が説明される．読者がカテゴリ内の開発フローを理解するのを助けるために，さまざまなソリューション間の関係を詳細な説明と詳細な分析で概説した．このようにして，現在の研究に基づく潜在的な拡張の他に，ほとんど注目を集めていない未解決の問題をいくつか特定することができた．
(キーワード): Wireless sensor networks / energy efficiency / mobility management / sink mobility
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/COMST.2015.2388779
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(DOI: 10.1109/COMST.2015.2388779) Changqin Quan and Fuji Ren :
Feature-level sentiment analysis by using comparative domain corpora,
Enterprise Information Systems, 1-18, 2014.

(要約): 機能レベルの感情分析(SA)は，特定の意見の目標に，よりきめ細かいSAを提供することができ，Eビジネス上のアプリケーションに広い範囲で活かせる．本研究は，機能レベルのSAの比較のためドメインコーパスに基づくアプローチを提案した．提案されたアプローチは，ドメイン固有の特徴抽出のための単語の関連付けを利用する．まず，ドメインにその類似度を示すため，各候補機能の類似性スコアを割り当てる．その後，別の比較のドメインコーパス上での類似度スコアに基づいてドメインの特徴を特定する．その後，依存文法と一般的な感情辞書を抽出し，機能指向の意見語を拡大して適用される．最後に，ドメイン固有の機能の意味向きは，フィーチャー指向意見辞書に基づいて決定される．評価では，標準的な製品レビューテストコレクションを使用して行われた．実験結果は，比較ドメインコーパスを使用することの有効性が実証された．
(キーワード): affective computing / affective computing / frequencyinverse document frequency / pointwise mutual information / pointwise mutual information
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1080/17517575.2014.985613
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(DOI: 10.1080/17517575.2014.985613) Jun Liu, Xi Wu, Huaguo Liang, 任福継 :
葉ノード数および3次元検査木におけるTSVsの最適化,
SCIENTIA SINICA Informationis, Vol.44, No.1, 1-13, 2014年.

(要約): 検査木アーキテクチャは，集積回路のためのテストデータの量，テスト時間およびテストのコストを効率的に減らせる．葉ノードの数と，3次元集積回路の検査木におけるTSVs(シリコン貫通電極)を削減する．本研究では，最少葉ノード数は検査セル数であると結論づけた．実験により，提案手法の有効性が確認できた．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1360/N112014-00133
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1360/N112014-00133

(DOI: 10.1360/N112014-00133) Changqin Quan and Fuji Ren :
Visualizing Emotions from Chinese Blogs by Textual Emotion Analysis and Recognition Techniques,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.13, 1-20, 2014.

(要約): ブログの感情分析と認識の研究は，近年，ますます重要になってきている．本研究では，中国語ブログ感情コーパス(Ren-CECps)に基づき，単語，文，段落といった異なるテキストレベルからのブログ感情の可視化をおこなう．また，ブログ感情の可視化システムを実践的アプリケーションとして設計した．機械学習手法を異なるテキストレベルでのブログ感情認識の実装のための応用として用いた．感情認識エンジンに基づき，ブログ感情可視化インターフェースは，ブログにおける感情を表示する．我々は，5つの異なる枠組みに基づく分類アルゴリズムを比較し，文の感情認識の性能を評価した結果，補間ナイーブベイズモデルの文の感情認識に対する有効性を示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622014500710
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0219622014500710

(DOI: 10.1142/S0219622014500710) Jun Wang, Fuji Ren and Lei Li :
Recognizing Sentiment of Relations between Entities in Text,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.9, No.6, 614-620, 2014.

(要約): 近年，テキストからのポジティブまたはネガティブの識別のための感情分析に多くの注目が集まっている．本論文では，テキストにおけるエンティティ間の関係の感情認識という新しい分野への感情分析について紹介する．エンティティ間のいわゆるポジティブ，ネガティブ，ニュートラルの3つの感情極性が認識される．この処理においての難しさは，幾つかのエンティティ・ペアは同じ文において出現するかもしれないことや，感情極性は，文の異なる関連分野により決定されることなどがある．提案手法では，エンティティ間の感情極性の付与のために条件付き確立場を用いて，構文解析木作成に役立てる．実験結果と多手法との比較により，提案手法の有効性が証明された．
(キーワード): role-explicit / intent role / kernel-object / modifier
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22017
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84907920235

(DOI: 10.1002/tee.22017, Elsevier: Scopus) Xiaohua Wang, Chao Jin, 任福継, Min Hu :
ピラミッド型Weber局所記述子とDempster-Shaferの証拠理論に基づく表情認識,
Journal of Image and Graphics, Vol.19, No.9, 1297-1305, 2014年.

(要約): 特徴抽出は，パターン認識において最も重要なステップであり，表情認識も例外ではない．本研究ではピラミッドWLD(PWLD)こに基づく表情認識手法を提案する．いくつかの典型的な方法の比較結果は，提案された方法の有効性とフォールトトレランスを確認した．提案された方法は，ノイズと光の同時の条件下で一定の堅牢性を有する．
(キーワード): facial expression recognition / Weber local descriptor / pyramid Weber local descriptor / Dempster-Shafer(D-S) theory of evidence
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11834/jig.20140906
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11834/jig.20140906

(DOI: 10.11834/jig.20140906) Changqin Quan, Meng Wang and Fuji Ren :
An Unsupervised Text Mining Method for Relation Extraction from Biomedical Literature,
PLoS ONE, Vol.9, No.7, e102039, 2014.

(要約): 生物医学文献における相互作用の情報の豊富な供給は，生物医学の関連を自動抽出するためのテキスト間イニングアプローチの実装の動機づける．本論文は，生物医学の関連抽出に対応するためのパターンクラスタリングと構文解析教師なし手法を述べる．パターンクラスタリングアルゴリズムは，多項式カーネル手法に基づき，この手法は，ラベルなしデータからの作用語を識別する．半教師ありKNNアルゴリズムに基づき，提案した教師なしアプローチをパターンクラスタリング，係り受け解析とフレーズ構造解析ルールの組み合わせにより半教師アプローチに拡張した．2つの異なる評価手法を用いて評価した結果，提案した半教師ありアプローチにより，従来の半教師あり手法を上回る結果が得られた．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1371/journal.pone.0102039
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 25036529; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 25036529; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1371/journal.pone.0102039

(DOI: 10.1371/journal.pone.0102039, PubMed: 25036529) Changqin Quan and Fuji Ren :
Unsupervised Product Feature Extraction for Feature-oriented Opinion Determination,
Information Sciences, Vol.272, 16-28, 2014.

(要約): レビューからの製品素性の識別は，素性レベルの感情分析においての障壁として基本的な段階である．本研究は，素性指向意見決定のための教師なし製品素性抽出手法を提案する．ドメイン特有素性は，ドメインベクトルの類似距離を計算することで抽出される．ドメインベクトルは比較のドメインコーパスと素性との間の関連度に基づき抽出される．新たに提案した用語類似度指標PMTFIDFはドメインエンティティと候補素性の関連を評価するために導入する．実験の結果，我々の提案手法の有効性を示し，素性指向意見辞書は，一般の意見辞書より優位であることも示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.ins.2014.02.063
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84899473796

(DOI: 10.1016/j.ins.2014.02.063, Elsevier: Scopus) Misao Miyagawa, Tetsuya Tanioka, Yuko Yasuhara, Kazuyuki Matsumoto, Hirokazu Ito, Motoyuki Suzuki, Fuji Ren and Rozzano De Castro Locsin :
Methodology for Developing a Nursing Administration Analysis System,
Intelligent Information Management, Vol.6, No.3, 118-128, 2014.

(要約): 看護管理に必要な情報が多岐にわたり膨大となっている．看護管理のための情報の整理や分析は看護管理者の努力だけでは限界があり，看護管理者が行うアウトカム分析を支援することを目的に看護管理分析システムを開発した．看護管理に必要な情報を看護管理者個々のニーズに応じて，PSYCHOMS○R(Psychiatric Outcome Management System, registered trademark)のデータベースに保存されているデータを分析する．その特徴は，分類と抽出の2種類の方法を混合して量的・質的データをアウトプットとして表示することができるため，看護管理に必要な情報を出力できる．看護管理者が直感的に必要と考えたことに対する分析結果を簡便に得ることができる．このシステムを活用することで，看護管理者が情報の収集と整理に要していた時間を，看護サービスの質を改善するための方略を考えるための思考の時間に変換することができるため，看護管理の質と効率性を高めることができる．その結果，精神科看護サービスの質向上につなげることが可能となる．本システムは看護だけにとどまらず，精神科病院全体の情報管理にも応用可能であり，汎用性がある．
(キーワード): Nursing Administration / Clinical Pathways / 分散分析 (analysis of variance) / Analysis System / PSYCHOMS®
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.4236/iim.2014.63013
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.4236/iim.2014.63013

(DOI: 10.4236/iim.2014.63013) Changqin Quan and Fuji Ren :
Target Based Review Classification for Fine-Grained Sentiment Analysis,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.10, No.1, 257-268, 2014.

(要約): ターゲットベースの感情分析は，より粒度の細かい感情分析を実現できる．本論文では，類似度ベースのアプローチをこの問題に対して提案する．まず，PMIとTFIDFを組み合わせた新しい指標PMI-TFIDFを，単語と，関連する素性の関連付けに用いることを提案した．また，Polynomial Kernel 手法を，レビューと異なるターゲットに関連する素性における類似度を得るために適用した．評価実験の結果，PMI-TFIDFは，他の手法と比較して有効であることを示した．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84898628388

(Elsevier: Scopus) Haotao Yu and Fuji Ren :
Automatic Role-explicit Query Extraction: A Divide-and-Conquer System Leveraging on Users' Reformulating Behaviors,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.9, No.1, 62-70, 2014.

(要約): 本論文では，クエリ履歴からいかなる人の介入も無しで役割明瞭なクエリの自動抽出を可能にする．キーとなるアイディアは，分割と制圧処理をクエリログをmulセッションとsinセッションとした方法に基づく．セッションタイプによって，異なるアプローチが提案された．我々は，mulセッションにおいて，役割明瞭なクエリ抽出を促進するため，文脈情報を，間接的な人の知識として翻訳する．さらに，役割明瞭なクエリ抽出に，sinセッションにおいて，役割明瞭なクエリ抽出を促進するために学習された単純化単語n-gram役割モデル(SWNR)を利用する．実験結果は，提案システムがmulセッションにおいて隠れている間接的な人間の知識により有効に作用することが明らかとなり，異なる指標において，高精度な抽出を達成した．
(キーワード): role-explicit / intent role / kernel-object / modifier
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.21937
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84889664165

(DOI: 10.1002/tee.21937, Elsevier: Scopus) Fuji Ren and Ye Wu :
Predicting User-topic Opinions in Twitter with Social and Topical Context,
IEEE Transactions on Affective Computing, Vol.4, No.4, 412-424, 2013.

(要約): Twitterをはじめとするマイクロブログサービスが普及してきたことで，ホットトピックに対する意見の共有が可能となった．ユーザはTwitterにおいて豊富な意見のリソースとしてTwitterを生成する．そして，多様な応用に利用できる．我々は，ユーザのトピックの意見を予測するという問題に着目し，ScTcMFフレームワークを提案する．実世界のTwitterデータセットの本提案手法の実験結果により，最先端の協調フィルタリング手法を実現し，ソーシャル文脈とトピック文脈が予測精度の改善に効果的であることを示した．
(キーワード): User-topic opinion prediction / Twitter / social context / topical context
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/T-AFFC.2013.22
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/T-AFFC.2013.22

(DOI: 10.1109/T-AFFC.2013.22) Fuji Ren, Bo Li and Qimei Chen :
Single Parameter Logarithmic Image Processing For Edge detection,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E96-D, No.11, 2437-2449, 2013.

(要約): 本論文では，適応パラメータベースのソーベルエッジ検出アルゴリズムと画像処理のための新たな単一パラメータ対数モデルを提案する．さまざまな実験を行って，評価を行った．提案した手法の有効性を確かめることができた．
(キーワード): Image edge detection / single parameter logarithmic image processing / image noise measurement
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1587/transinf.E96.D.2437
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679355611264; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1587/transinf.E96.D.2437

(DOI: 10.1587/transinf.E96.D.2437, CiNii: 1390282679355611264) Yimin Tang and Fuji Ren :
Universal Triple I Method for Fuzzy Reasoning and Fuzzy Controller,
Iranian Journal of Fuzzy Systems, Vol.10, No.5, 1-24, 2013.

(要約): As a generalization of the triple I method, the universal triple Imethod is investigated from the viewpoints of both fuzzy reasoningand fuzzy controller. The universal triple I principle is putforward, which improves the previous triple I principle. Then,unified form of universal triple I method is established based onthe (0,1)-implication or R-implication. Moreover, the reversibilityproperty of universal triple I method is analyzed from expansion,reduction and other type operators, which demonstrate that itsreversibility property seems fine, especially for the case employingthe (0,1)-implication. Lastly, we analyze the response ability offuzzy controllers based on universal triple I method, then thepracticability of triple I method is improved.
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84906324536

(Elsevier: Scopus) Kunxia Wang, Lian Li, Jing Yang and Fuji Ren :
Speech Emotion Recognition Using a Novel Feature Set,
Journal of Computational Information Systems, Vol.9, No.15, 6097-6104, 2013.

(要約): Speech emotion recognition has attracted attentions from increased number of researchers in Psychology,Computer science,Phonetics and related disciplines.This paper discusses combining multiple features forspeech emotion recognition to yield improved performance. It proposes using combination of multiplefeatures to improve recognition performance. Using ChineseLDC emotional database, the experimentresults show that a novel feature set of MFCC, fundamental frequency, MFCC, MFCC, energy,zero-crossing ratio and amplitude can get the best performance as 95% and 84% for emotional speechrecognition of four emotional state and six emotional state.
(キーワード): Speech Emotion Recognition / Support Vector Machine / Feature Set
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.12733/jcisP0241
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84883027296

(DOI: 10.12733/jcisP0241, Elsevier: Scopus) Ji Li and Fuji Ren :
Hybrid Approach for Word Emotion Recognition,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.8, No.6, 616-626, 2013.

(要約): テキストの感情認識は人間とコンピュータのインタラクションにおいて重要な役割に立つ．ワードの感情はテクいストの感情認識に極めて重要である．本論文で，中国語感情コーパスに基づいて対応する強度を有する8感情カテゴリでワード感情を認識するためのハイブリッドアプローチを提案する．実験結果は，形態素特性と意味関係の統合を効率的に分類精度を向上させることができることを示している．
(キーワード): emotion recognition / emotion vector / 自然言語処理 (natural language processing) / morpheme / semantic similarity
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.21905
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.21905

(DOI: 10.1002/tee.21905) Degen HUANG, Shanshan WANG and Fuji Ren :
Creating Chinese-English Comparable Corpora,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E96-D, No.8, 1853-1861, 2013.

(要約): コンパラブルコーパスは，多くの自然言語処理アプリケーションにとって価値ある資源であり，近年のコンパラブルコーパスに基づく情報マイニングにおける研究は幅広くおこなわれている．しかし，十分に大きなサイズの公開されて利用できるコンパラブルコーパスは，現在のところ存在しない．本論文では，2つの独立したニュース記事コレクションからコンパラブルコーパスを作成するための双方向CLIRベースの手法について述べる．オリジナル中国語文書コレクションと英語文書コレクションを，XinHuaNetから独立にクロールし，一貫した方法においてフォーマットする．2つのコレクションからのそれぞれの文書に対し，文書の内容の要点を再現する最善のクエリキーワードを抽出し，それらのキーワードはもう一方のコレクションの言語に翻訳される．同じ言語におけるコレクションに，翻訳されたクエリが出現すると，もう一方の言語の文書の候補抽出のために，公開日時と類似スコアに基づきアラインメントされる．本手法の評価の結果，中英コンパラブルコーパスの構築において，従来手法よりも明らかに優れていることが示された．
(キーワード): Comparable Corpora / cross language information retrieval / keyword extraction / document alignment
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1587/transinf.E96.D.1853
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679354705024; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1587/transinf.E96.D.1853

(DOI: 10.1587/transinf.E96.D.1853, CiNii: 1390282679354705024) Fuji Ren, Changqin Quan and Kazuyuki Matsumoto :
ENRICHING MENTAL ENGINEERING,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.9, No.8, 3271-3286, 2013.

(要約): 近年の感情コンピューティングにおける分野では，人間の感情状態を，情報処理技術を用いて定量的に分析する手法が提案されている．本研究では，豊心工学という新しい学問体系を確立し，その技術により，精神の健康の問題を解決することを目的とする．本論文では，豊心工学における分析手法の一例として，ブログにおけるうつ状態を分析するための手法を取り上げる．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84880108523

(Elsevier: Scopus) Yu Gu, Yusheng Ji, Ji Li, Fuji Ren and Baohua Zhao :
EMS: Efficient Mobile Sink Scheduling in Wireless Sensor Networks,
Ad Hoc Networks, Vol.11, No.5, 1556-1570, 2013.

(要約): シンクスケジューリングとはトラフィック負荷のレベルを軽減するために利用可能なシンクサイト間で複数のシンクをスケジューリングする形で，無線センサネットワーク(WSN)で有望であることが示されている．本稿では，まず，シンクの配置とバウンド時変ルートに配置パターン(PP)を開発する．その後，パターンベースの方法で，この最適化を策定し，効率的な列の生成(CG)，それを解決するためのベースのアプローチを作成する．シミュレーションは提案アルゴリズムの有効性を実証する．
(キーワード): Sink mobility / Wireless sensor networks / Column generation / Lifetime upper bound
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.adhoc.2012.11.010
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.adhoc.2012.11.010

(DOI: 10.1016/j.adhoc.2012.11.010) Elmarhoumy Mahmoud, Fattah Abdel Mohamed, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
A New Modified Centroid Classifier Approach for Automatic Text Classification,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.8, No.4, 364-370, 2013.

(要約): テキストの自動分類タスクを強化するために，本稿では重心分類器の仮定によって生じた誘導性バイアスの問題を処理するための新しいアプローチを提案している．このアプローチは，テキスト特徴としてアカウントTFIDFにかかる訓練可能な分類器である．提案されたアプローチでは，連続的に一定の閾値に基づいて，そのモデルを更新するための分類モデルの中で最も類似した訓練誤差を利用する．実験結果は，提案されたアプローチは従来のアプローチよりも優れ重心分類器の性能を向上させることが分かった．
(キーワード): Text classification / text categorization / centroid classifier / vector space model / modified centroid classifier
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.21867
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.21867

(DOI: 10.1002/tee.21867) 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) Elmarhoumy Mahmoud and Fuji Ren :
A New Hybrid Model for Automatic Text Classification,
The Online Journal on Computer Science and Information Technology, OJCSIT, Vol.3, No.2, 132-137, 2013.

(要約): 本論文は，N-gramモデルにおける用語のソートのためのtfsc, dfsc アルゴリズムを提案し，N-gramモデルのための新しい距離類似度尺度を文書のクラスごとの長さの違いの問題を解消するために提案した．また，N-gramと重心分類モデルに基づくハイブリッドCPV分類モデルを確立した．評価の結果，ハイブリッドCPV分類モデルは，N-gram重心モデルよりも高い正解率を示した．
(キーワード): Hybrid CPV model / Text Classification / Centroid Classifier / N-gram / VSM

Fuji Ren and Sohrab Golam Mohammad :
Class-indexing-based term weighting for automatic text classification,
Information Sciences, Vol.236, No.1, 109-125, 2013.

(要約): 本研究では，クラス索引ベースの用語重み付けアプローチを提案し，高次元かつ，比較的低次元のベクトル空間において，TFIDFと5つの異なる用語重み付けアプローチよりも有効であることを判断する．まず，クラス索引付ベースのTF.IDF.ICFによる用語重み付けアプローチは，転置クラス頻度(ICF)を組み込んだ．実験では，TF.IDF.ICFが，Reuters-21578の 20のニュースグループと，RCV1-v2データセットをベンチマークセットとして，テキスト分類タスクにおけるベクトル空間中の希少な用語と高頻度な用語に対するバイアスにおける正例の識別を提供する．提案手法は，3つのデータセットに対するそれぞれのカテゴリの詳細な評価をおこない，既存の用語重み付けのベースライン手法と比較して良好な結果を得た．
(キーワード): Text classification / Indexing / Term weighting / 機械学習 (machine learning) / Feature selection / Classifier
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.ins.2013.02.029
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.ins.2013.02.029

(DOI: 10.1016/j.ins.2013.02.029) Changqin Quan and Fuji Ren :
Finding Emotional Focus for Emotion Recognition at Sentence Level,
Chinese Journal of Electronics, Vol.22, No.1, 99-103, 2013.

(要約): 文レベルの感情認識は，テキスト感情理解における重要な問題である．観察に基づき，文の感情焦点が，いくつかの節により表現できる．本論文では，文の感情認識のための感情焦点の検出手法を提案する．提案手法の評価の結果，異なる2つの評価において，提案手法は，ベースライン手法と比較し，9.1%，3.6%の改善がみられた．
(キーワード): Sentence emotion recognition / Feature extraction / Maximum entropy / Homogeneous Markov / Genetic algorithm
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84875532884

(Elsevier: Scopus) Shin-ichi Chiba, Narimasa Watanabe, Tetsuya Tanioka, Yukie Iwasa, Kyoko Osaka, Yuko Yasuhara, Chiemi Kawanishi, Fuji Ren, Hiroshi Ogasawara and Kazushi Mifune :
Use of a Dialogue System to Retrieve the Memories of Elderly Individuals with Dementia and Determine the Physiologically Effective Evaluation Indicators,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.4, No.1, 43-54, 2012. Yuko Yasuhara, Chiho Tamayama, Kana Kikukawa, Kyoko Osaka, Tetsuya Tanioka, Narimasa Watanabe, Shin-ichi Chiba, Masami Miyoshi, Rozzano De Castro Locsin, Fuji Ren, Shoko Fuji, Hiroshi Ogasawara and Kazushi Mifune :
Required Function of the Caring Robot with Dialogue Ability for Patients with Dementia,
AIA International Advanced Information Institute, Vol.4, No.1, 31-42, 2012. 土屋誠司, 鈴木基之, 任福継, 渡部広一 :
モーラ系列と音象徴ベクトルによるオノマトペの印象推定法,
自然言語処理, Vol.19, No.5, 367-379, 2012年.

(要約): オノマトペとは，擬音語や擬態語の総称である．文章で物事を表現する際に，より印象深く，豊かで臨場感のあるものにするために利用される．このようなオノマトペによる表現は，その言語を母語としている人であれば非常に容易に理解することができるため，国語辞書などにあえて記載されることは稀なケースである．また，記載があったとしても，使用されているオノマトペをすべて網羅して記載していることはない．そのため，その言語を母語としない人にとっては学習し難い言語表現である．そこで本稿では，オノマトペが表現する印象を推定する手法を提案する．日本語を対象に，オノマトペを構成する文字の種類やパターン，音的な特徴などを手がかりに，そのオノマトペが表現している印象を自動推定する．これにより，日本語を母語としない人に対して，日本語で表現されたオノマトペの理解の支援に繋がると考えられる．結果として，オノマトペの表記内のモーラ系列間の類似度とオノマトペの表記全体の音象徴ベクトルによる類似度を用いた手法が最も良い推定結果となり，参考値である人間同士の一致率の8割程度にまで近づくことができた．
(キーワード): オノマトペ / 印象推定 / モーラ系列 / 音象徴ベクトル / Onomatopoeic word / Estimation of feeling / Mora Sequence Patterns / Feeling Vectors
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5715/jnlp.19.367
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204474518272; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5715/jnlp.19.367

(DOI: 10.5715/jnlp.19.367, CiNii: 1390001204474518272) Ji Li and Fuji Ren :
Emotion Recognition of Weblog Sentences Based on an Ensemble Algorithm of Multi-label Classification and Word Emotions,
IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.132, No.8, 1362-1375, 2012.

(要約): ウェブログは，人類のコミュニケーションの方法に変化をもたらせた．ブログ・ポストのテキストから感情を推定する方法の開発は，テキストの読み上げやコンピュータによる各種支援機能といった多くのアプリケーションにとって益々重要となる．本論文では，ウェブログの文章を対象としたの感情自動識別を提案する．この方法はマルチラベル・テキスト・カテゴリー分類タスクとしてモデル化されている．8次元の感情タグが付与された感情コーパスRen-CECpsから12273のウェブログ文を用いて感情識別実験を行った．メイン特徴と付加特徴を導入し，幾つかの新しいモデルを提案したところ，よりよりよい性能持つことが実験的に確認された．
(キーワード): Emotion Recognition / Weblog / Natural Language Processing / Multi-label Classification / Machine Learning
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.132.1362
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204607806336; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.132.1362

(DOI: 10.1541/ieejeiss.132.1362, CiNii: 1390001204607806336) Fuji Ren and Changqin Quan :
Linguistic-Based Emotion Analysis and Recognition for Measuring Consumer Satisfaction - An Application of Affective computing,
Information Technology and Management, Vol.13, No.4, 321-332, 2012.

(要約): 感情コンピューティングは様々なシステムやe・ビジネスに有効である可能性を持っている．本論文では，企業においてきわめて重要なエリア---顧客満足度調査---に感情コンピューティング技術を用いる方法を提案する．言語解析による感情認識法を用い，商品に対する顧客の評価文章から顧客満足度を計測する．まず感情的な表現を手掛りに全体としての満足度を評価し，その後機械学習を用いて各文や単語ごとに詳細な感情識別を行う．その結果，ひとつの評価文章に含まれる複数の感情等を詳細に識別することが可能となる．実験の結果から，こうした複数の感情を正しく識別することで，より正確に顧客満足度を推定し，結果としてより的確なフィードバックを返せることがわかった．
(キーワード): Affective computing / Enterprise systems / Linguistic feature / Customer satisfaction
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s10799-012-0138-5
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84868656112

(DOI: 10.1007/s10799-012-0138-5, Elsevier: Scopus) Yiming Tang, Fuji Ren and Yanxiang Chen :
Differently implicational -universal triple I restriction method of (1, 2, 2) type,
Journal of Systems Engineering and Electronics, Vol.23, No.4, 560-573, 2012.

(要約): 本論文では，ファジー・システムとファジー推論の両方の観点から，α-トリプルI制限法を特殊なケースとして含む新しいファジー推論方法を提案する．この方法では，従来のα-トリプルI制限法を改善し，最適な制限法，特に7つのよく知られている推論結果を得ることができた．提案法の特殊なケースとして，α-トリプルI制限法に対応する結果が得られ，この方法がα-トリプル制限法より性能のよい方法であることが実験的に確認された．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/JSEE.2012.00070
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/JSEE.2012.00070

(DOI: 10.1109/JSEE.2012.00070) Wei Wang, Fuji Ren and Motoyuki Suzuki :
A Novel Fast Fractal Image Coding Algorithm Based on Texture Feature,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.7, No.5, 521-528, 2012.

(要約): 本研究では，テクスチャ特徴量に基づくフラクタル画像符号化アルゴリズムを提案する．フラクタル画像符号化手法は，画像圧縮のための期待される技術である．しかし，符号化のための時間がとても長いことと，計算量が複雑であるため，あまり広く用いられていない．多くのフラクタル画像符号化では，大局的な検索手法を用いることによって大きなD-ブロックライブラリから近似のD-ブロックにを決定する際において時間がかかる．D-blockライブラリをクラスタリングすることで，符号化にかかる時間を削減するための効率的な手法を提案する．MATLABを用いたシミュレーション実験をおこない，提案手法により，重心特徴量ベースのフラクタル画像アルゴリズムよりも，高速に符号化できることが示せた．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.21768
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.21768

(DOI: 10.1002/tee.21768) Guangwei Xu, Ming Zhu, Xin Luo, Min Wu and Fuji Ren :
An unequal clustering algorithm based on energy balance for wireless sensor networks,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.7, No.4, 402-407, 2012.

(要約): センサネットワークにおけるセンサノードは，多くの場合，データを収集し，配信する．本論文では，異なる層における不均等なクラスタサイズを最適化し，すべてのクラスタヘッドノードの消費エネルギーのバランスをとるように拡張不等クラスタサイズのアルゴリズムを提案する．シミュレーション結果は，提案したアルゴリズムの有効性を示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.21747
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(DOI: 10.1002/tee.21747) Peilin Jiang, Fei Wang and Fuji Ren :
Semi-Automatic Complex Emotion Categorization and Ontology Construction from Chinese Knowledge,
China Communications, Vol.9, No.3, 28-37, 2012.

(要約): In order to recognize one's intention from the communication, both the meaning and the emotion are necessary to be interpreted correctly. But until now the study of fine-grained theory of emotion is still full of challenges. This paper analy-zes emotion category according to the statistics of Affective Word (AW) hierarchy and describes an e-motion ontology from Chinese knowledge resource semi-automatically created for human machine in-teraction. The emotion hierarchy is called complex emotion. Firstly, over 7 000 AWs have been anno-tated and their detailed explanations had been col-lected for an affective lexicon and then the con-sistent relationships are automatically parsed and a serial of emotion hierarchical structures are built up. More than 50 affective categories are extracted by a lexical clustering algorithm and about 5 000 nouns and adjectives and 2 000 verbs are categorized into the predicate hierarchy. The results have been evalu-ated to be valid by two metrics.
(キーワード): natural language processing / affective computing / emotion ontology / emotion-top-ic variation / AW annotation
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84861779338

(Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Kenji Kita and Fuji Ren :
Emotional Vector Distance Based Sentiment Analysis of Wakamono Kotoba,
China Communications, Vol.9, No.3, 87-98, 2012.

(要約): 本研究では，日本語俗語(若者言葉)に感情を付与した辞書を自動構築するため，コーパス内において若者言葉と共起する語(主に感情表現)の感情極性ベクトルを用いて，Earth Mover's Distanceによる感情ベクトルを推定する手法を提案する．感情表現への感情極性ベクトルは，感情表現辞書と感情極性対応表を組み合わせることにより付与できる．本手法の評価実験をおこない，単語重要度を用いた従来手法よりも高精度な感情ベクトルが推定できることを明らかにした．
(キーワード): Wakamono Kotoba / sentiment analysis / emotion estimation / Earth Mover's Distance
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84861787581

(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) Fang Tian, Caixia Yuan and Fuji Ren :
Hyponym Extraction from the Web by Bootstrapping,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.7, No.1, 62-68, 2012.

(要約): 本論文では，自動的にWebから下位語を抽出するための効果的な方法を提案する．ブートストラップ抽出にノイズデータを低減するために，抽出された文に適切な上位概念を一致するかどうか確認アルゴリズムを提案した．実験などを通じて提案手法の有効性を評価した．
(キーワード): hyponym / hypernym / hyponym acquisition / bootstrapping / Web search engine
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.21696
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.21696

(DOI: 10.1002/tee.21696) 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) Yiming Tang, Fuji Ren and Yanxiang Chen :
Reversibility of FMT-Universal Triple I Method Based on IL Operator,
American Journal of Engineering and Technology Research, Vol.11, No.12, 2763-2766, 2011.

(要約): For the FMT-universal triple I method based on L I operator, its reversibility is investigated. Aiming at thecase that the second operator employs L I , the reversibility of FMT-universal triple I method is analyzed, where the firstoperator respectively takes seven different implication operators. It is found that the FMT-universal triple I methodseems excellent from the viewpoint of reversibility, and the second operator prefers to take L I in the universal triple Imethod.

Huiwei Zhou, Xiaoyan Li, Degen Huang, Yuansheng Yang and Fuji Ren :
Voting-Based Ensemble Classifiers to Detect Hedges and Their Scopes in Biomedical Texts,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E94-D, No.10, 1989-1997, 2011.

(要約): パターン認識の従来研究では，より良い認識結果を得る分類器のアンサンブルアプローチが示された．本研究は，CoNLL-2010の，生物医学テキストにおける境界の手がかりと領域の検出といったタスクのための投票技術を適用した．6つの機械学習ベースのシステムを，3つの異なる投票手法により組み合わせた．評価実験により，CoNLL-2010評価データセットにおいて，我々のシステムが，境界検出タスクでF-Score 87.49%，領域検出タスクで60.8%の結果を得ることができ，従来手法よりも明らかに有効であることが分かった．
(キーワード): hedges / voting / 分類 (classification) / 機械学習 (machine learning)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1587/transinf.E94.D.1989
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204378835200; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1587/transinf.E94.D.1989

(DOI: 10.1587/transinf.E94.D.1989, CiNii: 1390001204378835200) Kazuyuki Matsumoto and Fuji Ren :
Estimation of word emotions based on part of speech and positional information,
Computers in Human Behavior, Vol.27, No.5, 1553-1564, 2011.

(要約): 近年，自然言語処理，音声信号処理，画像処理，脳波分析などの分野において感情認識技術の研究がおこなわれている．本研究では，日英対訳文パラレルコーパスに感情タグを付与した，日英対訳感情コーパスを対象として，単語への感情付与をおこなうことを目的とする．本手法において，確率的モデルを用いて系列ラべリングをする際に，従来の品詞情報だけでなく，位置情報を用いることで，より高精度な単語感情推定がおこなえることが，評価実験の結果明らかとなった．
(キーワード): Emotion recognition / Emoton corpus / Sensibility
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.chb.2010.10.028
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.chb.2010.10.028

(DOI: 10.1016/j.chb.2010.10.028) Kazuyuki Matsumoto, Hidemichi Sayama, Yusuke Konishi and Fuji Ren :
Analysis of Wakamono Kotoba Emotion Corpus and Its Application in Emotion Estimation,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.3, No.1, 1-24, 2011.

(要約): 本研究では，若者言葉感情コーパスを構築し，その分析をおこなう．そして，感情推定への応用について述べる．従来，発話文に感情タグを付与したコーパスは数あれど，文中に含まれる未知語(とくに若者言葉)に着目した研究はほとんどなかった．この理由として，基本的に若者言葉が辞書に載らない語として，軽視されてきたことがある．しかし，Web上のテキストデータが容易に入手できるようになった現在，Web上の話し言葉に近い口語文をリソースとしてテキストマイニングなどの研究をおこなう場面が確実に増加してきている．本研究で提案する若者言葉感情コーパスは，若者言葉を含んだ発話文をブログなどに含まれる発話文から抽出し，手作業により感情タグを付与していくことにより構築する．この作業自体は，人手による判断が重要であり，手作業で行う必要があるため，今後は自動構築手法についても研究していく必要がある．
(キーワード): Emotion Recognition / Wakamono Kotoba / Emotion Corpus

Xiao Sun, Degen Huang, Haiyu Song and Fuji Ren :
Chinese New Word Identification: A Latent Discriminative Model with Global Features,
Journal of Computer Science and Technology, Vol.26, No.1, 14-24, 2011.

(要約): 中国語新しい単語の同定については，自然言語処理における重要な課題の一つであるが，多くの問題が残されている．本論文では，新しい単語の識別のため，グローバルフラグメントと呼ばれるグローバル機能をもつ潜在的識別モデルを活かした．実験により，提案したモデルの有効性を確かめることができた．
(キーワード): new word identification / new words POS tagging / conditional random fields / hidden semi-CRF / global fragment features
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/s11390-011-9411-z
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s11390-011-9411-z

(DOI: 10.1007/s11390-011-9411-z) Changqin Quan and Fuji Ren :
Recognition of Word Emotion State in Sentences,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.6, No.S1, 34-41, 2011.

(要約): 感情語の検出は，言語感情認識と自動感情辞書構築における問題のための重要なステップである．単語の感情認識および表現，とくに，直接的でない感情を表現する単語，また，曖昧に表現された感情や，複数の感情，単語感情状態の心象を提案し，それらは，単語において基本感情の組み合わせにより表現される状態である．Ren-CECpsコーパスと，最大エントロピーモデルに基づき，いくつかの特徴と，ある文脈においてそれらを組み合わせることによる有効性を確認した．単語感情を用いるよりも，単語感情状態を用いた方が高い性能が得られることを評価実験の結果により明らかにした．
(キーワード): emotion recognition / word emotion state / Ren-CECps / MaxEnt
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.20618
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1570572700873383040; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.20618

(DOI: 10.1002/tee.20618, CiNii: 1570572700873383040) 三品賢一, 土屋誠司, 鈴木基之, 任福継 :
コーパスごとの類似度を考慮した用例に基づく感情推定手法の改善,
自然言語処理, Vol.17, No.4, 91-110, 2010年.

(要約): 発話文を感情ごとに分類したコーパスを構築し，入力文と最も類似度が高い発話文を含むコーパスの感情を推定結果として出力する用例ベースの感情推定手法が提案されている．従来手法ではコーパスを構築する際，発話テキストの収集者が個人個人で発話文の分類先を決定しているため，分類先を決定する基準が個々によってぶれてしまう．これにより，例えば``希望''のコーパスの中に喜びの発話文が混じるといったことが起こり，推定成功率を下げてしまう．本稿ではこの問題を解決するため，コーパスごとにおける入力文の形態素列の出現回数を用いて，入力文とコーパスの類似度を定義する．そしてこの類似度を従来手法に導入した新たな類似度計算式を提案する．これにより，誤って分類されてしまった発話文の影響を緩和することができる．評価実験では従来手法と比べて成功率が 21.5 ポイント向上し，提案手法の有効性が確認できた．
(キーワード): 感性情報処理 / 類似度計算 / 用例ベース / N-gram / Affective computing / Similar calculation / Example-based
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5715/jnlp.17.4_91
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520572359999171968; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5715/jnlp.17.4_91

(DOI: 10.5715/jnlp.17.4_91, CiNii: 1520572359999171968) Fuji Ren :
From Cloud Computing to Language Engineering, Affective Computing and Advanced Intelligence,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.2, No.1, 1-14, 2010.

(要約): 本論文では，言語工学，感性工学，先進的知性の定義，目的，展望，そして3つの分野の関係性について考察する．また，最新の進捗や将来の見通しから，言語工学と感性工学を先進的知性というコンセプトでひとつに結びつけることを試みる．クラウドコンピューティングの概念や目的を議論するのではなく，言語工学(自然言語処理及び自然言語理解を含む)の進歩が，クラウドコンピューティングの成果にどのように大きく貢献できるかに焦点をあてる．本論文では，クラウドの構築法，削除法，予測・利用法を中心に，感性工学についても議論する．また，クラウドコンピューティングは，感情認識及び感情創生等，コンピュータに委ねられた感情的な能力による，自然と人工知能の高度な融合という意味で，先進的知能においても飛躍的な進歩である．
(キーワード): Language engineering / Affective computing / Advanced intelligence / Cloud computing

Changqin Quan and Fuji Ren :
Sentence Emotion Analysis and Recognition Based on Emotion Words Using Ren-CECps,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.2, No.1, 105-117, 2010.

(要約): テキストからの感情認識は幅広い分野にアプリケーションが期待できる．本研究では，Ren-CECps(中国語感情コーパス)を用いて，感情語に基づく文感情の分析を行う．C4.5決定木，SVM，ナイーブベイズ，ZEROR，決定表等の分類手法を比較し，さらに，8種類の感情(期待，喜び，愛，驚き，不安，悲しみ，怒り，憎しみ)認識のために，教師あり機械学習法(多項式カーネル法)を提案した．Ren-CECpsを用いて，8種類の基本感情毎に感情辞書を作成し，多項式カーネル(PK)法を使って，文と8種類の感情辞書の間の類似度を比較した．そして，Ren-CECpsから導出した知見を用いて，8種類の感情カテゴリが文に表出されているかどうかを認識した．実験結果は大変期待できるものだった．
(キーワード): Emotion recognition / Chinese emotion corpus / Classification methods / Polynomial kernel

Xiao Sun, Degen Huang and Fuji Ren :
Detecting New Words from Chinese Text Using Latent Semi-CRF Models,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E93-D, No.6, 1386-1393, 2010.

(要約): インターネットと情報技術の速い開発に従って，新しい単語が自然言語処理において大きな問題となっている．本論文では，新しい単語の検出及び形態素解析のため，潜在的半条件付き確率場(Conditional Random Fields: CRF)モデルが提案された．その特徴としては，LDCRF(潜在的ダイナミックなCRFと半CRFの強さを組み合わせることによって，複雑な前処理が回避されることができた．よって，トレーニング速度を加速し，計算コストを減少させる．実験により，提案されたモデルの有効性が確認された．
(キーワード): natural language processing / new word detection / new words POS tagging / conditional random fields / latent-dynamic CRF / semi-CRF / latent semi-CRF
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1587/transinf.E93.D.1386
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679356135680; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1587/transinf.E93.D.1386

(DOI: 10.1587/transinf.E93.D.1386, CiNii: 1390282679356135680) Changqin Quan, Fuji Ren and Tingting He :
Sentimental Classification based on Kernel Methods and Domain Semantic Orientation Dictionaries,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.6, No.6, 2681-2690, 2010.

(要約): Kernel-based algorithms exploit the document information encoded in the inner-product between all pairs of document data items, avoiding explicitly the computation of the feature vector for a given input, therefore it gets considerable attention in classification tasks. In this paper, we focus our attention on the problem of sentimental classification based on three kernel methods: latent semantic kernel (LSK), polynomial kernel (PK), and Gaussian kernel (GK). It is well known that LSK has good performance in text classification, but it has relative low efficiency because of the process of the SVD decomposition, especially runs on large corpora. Our experiments demonstrate that PK has higher precision and efficiency compared with LSK and GK for the problem of sentimental classification. In particular, we compared the performances on different semantic orientation dictionaries, and found that the domain semantic orientation dictionaries could enhance the performance greatly. Also, our method could categorize the reviews with different degrees, such as 5-star, 4-star and 1-star by sorting the similarities between the reviews and the semantic orientation dictionaries. In our method, tagged corpus and certain rules are not necessary, so it is practical and has high efficiency.
(キーワード): Sentimental classification / Kernel methods / Semantic orientation dictionaries
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-80052475171

(Elsevier: Scopus) Ye Liu, Zhi Teng and Fuji Ren :
A Practical Sightseeing Question Answering System Based on Integrated Knowledge-Base,
IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.130, No.4, 580-588, 2010.

(要約): 本研究では，統合的知識ベースに基づいた実用的な観光案内のための質疑応答システムを提案する．まず，我々は手作業で作成したコーパスとオンラインリソースを知識ベースとして用い，観光地用語の検出と質問分類に基づいた質問の理解を行う．回答の検索と生成には，様々な知識ベース(手作業で作成したコーパスやオンラインリソース)に基づきながら，異なる回答を抽出する手法をとった．実験の結果，提案手法は既存モデルの改善に効果的であることがわかった．
(キーワード): sightseeing question answering (QA) system / knowledge-base / hand-crafted corpus / online resources / answer generation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.130.580
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679585898752; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77953553293

(DOI: 10.1541/ieejeiss.130.580, CiNii: 1390282679585898752, Elsevier: Scopus) Ai Hakamata, Fuji Ren and Seiji Tsuchiya :
Human Emotion Model Based on Discourse Sentence for Expression Generation of Conversation Agent,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.6, No.3(B), 1537-1548, 2010.

(要約): There was a conversation agent on the generation method of facial expression. It is necessary for the conversation system like the human for communication. In the previous method, at first a word which could influence the feeling was defined. Facial expression was changed according to the word which influences the feeling in discourse. Whereas, facial expression could not be changed if there was not a word that was defined in the discourse. Hence, we proposed a human emotion model for the expression generation of the conversation agent. The method based on the human emotion model can solve problem of the previous method and may make a more humanity conversation agent. In this study, we put a human emotion tag to discourse of talks scenarios and model to conversation agent of human emotion. There were two kinds of methods that put the human emotion tag to discourse. We make the human emotion model by scenarios that adopts the human emotion tag. Used the human emotion model to create facial expression of conversation agent. The assessment experiment was performed by using the systems of previous method and two human emotion models, and compared the results between the three methods
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77950130737

(Elsevier: Scopus) Liping Mi, Xin Luo and Fuji Ren :
An ERP Research on Chinese Japanese Learners' Processing of Japanese Kanji and Sentences,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.6, No.3(B), 1491-1500, 2010.

(要約): This paper investigates the recognition process of Japanese Kanji and sentences for Chinese Japanese learners (CJL) and native Japanese speakers (NJS), by analyzing the event-related potential (ERP) differences between the two groups while they visually recognized Japanese Kanji and sentences The results showed that no significant differences were found between the two groups while they recognized Japanese Kanji, but significant differences were found in Japanese sentences condition, which demonstrated that the neural mechanisms of recognition process of Japanese sentences including Kana between the two groups were not identical The N400 latency of NJS appeared earlier, reflecting that NJS recognized Japanese sentences quicker than CJL did In contrast, the obvious longer N400 duration of CJL illuminated it was more difficult for CJL to recognize Japanese sentences When recognizing ambiguous sentences, CJL P600 only appeared over the right prefrontal cortex and lasted longer than that of NJS, reflecting that syntactic integration and revision of ambiguous sentences for CJL was related with the right hemisphere, and the processing load was more difficult than that of NJS. The results showed that, for CJL, the difficulty of Japanese language learning was the recognition and understanding of Japanese sentences with Kana, not Japanese Kanji
(キーワード): Event-related potential / N400; P600 / Semantic processing / Syntactic processing
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77950159507

(Elsevier: Scopus) Caixia Yuan, Xiaojie Wang and Fuji Ren :
Exploiting Lexical Information for Function Tag Labeling,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.6, No.3(B), 1471-1480, 2010.

(要約): This paper proposes a novel approach to annotate function tags for unparsedtext. What distinguishes our work from previous attempts is that we assign function tagsdirectly basing on lexical information other than on parsed trees, thus our method isgeneral and easily portable to languages in shortage of parsing resources. In order todemonstrate the effectiveness and versatility of our method, we investigate function tagassignment for unparsed Chinese text by applying two statistical models, one is log-linearmaximum entropy model, another is maximum margin based support vector machinemodel. We show that function tag types could be determined via powerful lexical featuresand effective learning algorithms. Currently, our method achieves the best F-score of86.4 when tested on the Penn Chinese Treebank data, the highest score ever reported forChinese text.
(キーワード): Function tags / Unparsed text / Penn treebank / Chinese language processing
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77950152716

(Elsevier: Scopus) Jia Ma, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
Spokesperson Detection Method for Autonomous Robot in Complex Communication Environment, Based on Image Processing,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.6, No.3(B), 1515-1524, 2010.

(要約): Fro providing a man-machine communication system, the computer or the robot may be enabled to understand and simulate the command from human. As a pre-requisite, the system should be enabled to recognize the spokesperson, who is speaking to it However, in the realistic scene, the noise from the complex environment may cause some difficulties for the system to realize this function By imitating the performance of human, we try to use the eyes of the robot to solve the problem In this research, we propose a new spokesperson detection method based on image processing The system might find and identified all the possible spokesperson around it, by detecting and recognizing the faces in the video form the cameras on the robot It might also find out the spokesperson who is speaking to it, by judging the mouth action of possible spokesperson Using eye cameras and an omni-directional camera, we tried to realize the system and some experiments were conducted to verify the new method
(キーワード): Spokesperson detection / Complex communication environment / Face detection / Face verification / Mouth action judgment
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77950117366

(Elsevier: Scopus) Changqin Quan and Fuji Ren :
A blog emotion corpus for emotional expression analysis in Chinese,
Computer Speech & Language, Vol.24, No.1, 726-749, 2010.

(要約): ウェブログは，ますます人気の通信モードであり，頻繁に変化し続けるオンラインの世界で感情的な表現のための媒体として使用されている．この論文は，中国語感情解析のためのデータソースとしてブログを使用している．まず，テキストの感情表現の空間モデルを提案した．文書や段落のレベル，感情カテゴリ，感情の強さでは，話題語とトピックセンテンスには注釈をつけてある．文レベル，感情カテゴリ，感情の強さ，感情的なキーワードやフレーズ，単語，否定的な言葉，句読点，客観的または主観的，感情極性などをラベル付けた．
(キーワード): Emotion analysis / Weblogs / Corpus annotation / Natural language processing
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.csl.2010.02.002
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1572261551381699456; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.csl.2010.02.002

(DOI: 10.1016/j.csl.2010.02.002, CiNii: 1572261551381699456) Fang Tian and Fuji Ren :
Learning Relation Instances for Chinese Domain Ontology from the Web,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.5, No.2, 188-194, 2010.

(要約): 本稿では，ドメインオントロジーにおけるいくつかの関係を持って知識を獲得するために，インターネットから関係インスタンスを抽出する方法を提案した．データソースはウェブ検索エンジンにより収集されされたインスタンスである．基本的には，関係インスタンスの抽出は，関係インスタンスを選択するための概念と関連性の測定をフィルタリングするための構文パターンが含まれている．共起の統計情報に基づいて関連性の測定は，Web検索エンジンを用いて候補インスタンスと事前に定義されたドメインキーワード間の措置の意味的類似性を測定する．実験では，中国のお祭りのオントロジーで祭りクラスとカスタムクラスとの関係を使用して別の祭りインスタンスの祭りの習慣を抽出し，本手法の有効性を確認した．
(キーワード): ontology learning / relation instance / relation extraction / co-occurrence statistics
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.20516
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1573668926023927424; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.20516

(DOI: 10.1002/tee.20516, CiNii: 1573668926023927424) Zhi Teng, Ye Liu and Fuji Ren :
Create Special Domain News Collections through Summarization and Classification,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.5, No.1, 56-61, 2010.

(要約): 本論文では，要約と分類を活かしたニュースサイトからの特別なドメインのニュース収集システムの作成手法を提案した．その主な目的は，災害ドメインにおけるニュース収集システムを構築することである．このニュース収集システムでは，RSSサイトからニュースマイニングに新しい戦略とアルゴリズムを使用し認識し，自動要約と分類を活かして，災害ニュースを集めた．システムのパフォーマンス上の要約と分類モデルの効果について実験を行った．その結果により提案手法の有効性を確認した．
(キーワード): special domain collections / news / really simple syndication / summarization / classification
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.20493
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1570572701280421504; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.20493

(DOI: 10.1002/tee.20493, CiNii: 1570572701280421504) Seiji Tsuchiya, Eriko Yoshimura, Hirokazu Watabe, Tsukasa Kawaoka and Fuji Ren :
An extraction technique of place-related words based on an association mechanism,
International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms, Vol.2, No.1, 4-14, 2010.

(要約): 本論文では常識的概念の中でも場所表現に焦点をあてる．人物とその場所に存在する物，そしてその場所で起こった出来事を，連想メカニズムに基づいて，場所を表現する言葉から関連づける技術を提案する．場所主体語と場所目的語のF値は88.0%, 84.3%，両者のF値平均は86.2%であった．さらに，提案手法を用いた結果は37.7%で格フレーム辞書を用いた既存手法より良かった．これらの結果から，提案手法は効果的で，場所判断システムは人の感覚に近い判断をしたことがわかった．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1504/IJKESDP.2010.030463
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1504/IJKESDP.2010.030463

(DOI: 10.1504/IJKESDP.2010.030463) Hong Zhang and Fuji Ren :
Chinese POS Tagging Using Restricted Maximum Entropy Model,
Chinese Journal of Electronics, Vol.19, No.1, 39-42, 2010.

(要約): This paper presents Chinese Part-of-speech (POS) tagging using maximum entropy technique, in which we introduce a novel gain-driven method for feature selec-tion, then we describe the restricted training method for model learning. We test our approach on the simplified Chinese corpus of Peking University China and achieve an accuracy of 97.80% and 98.60% over fine and coarse grained tag set -a significant improvement over the existing Chi-nese POS tagger.
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77149157794

(Elsevier: Scopus) Xiao Sun, Degen Huang and Fuji Ren :
Chinese New Word Detection and POS Tagging Based on DUCRF,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.12, No.6, 1349-1357, 2009.

(要約): In Chinese language processing, new words are particularly problematic. It is impossible to get a complete dictionary as new words call always be created. We proposed a unified Dual-chain unequal-state CRF model to detect new words together with their part-of-speech in Chinese texts regardless of the word types such as compound words, abbreviation, person names, etc. The Dual-chain Unequal-state CRF model has two stale chains with unequal number of states. The unequal state chains could model flexible hierarchical lexical information for both Chinese new word detection and POS tagging, and also integrate complex context features like the global information. The experimental results show that the proposed method is capable of detecting even low frequency new words and their parts-of-speech synchronously with satisfactory results.
(キーワード): New word detection / Semi-CRF / Dual-chain unequal-state CRF / POS tagging

Ling Xia, Zhi Teng and Fuji Ren :
Question Classification for Chinese Cuisine Question Answering System,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.4, No.6, 689-695, 2009.

(要約): 本論文では，中国語料理質問応答(QA)システムのための質問の分類上の統合法を提案する．分類機能は，ドメインの属性の手段とルールベースの分類器を構築することにより，抽出された質問の前処理を行い，豊かにするドメイン知識を活用する．サポートベクターマシン(SVM)分類器は，ルールに一致させることができない質問に二分類のために使用される．提案された方法に基づいたプロトタイプシステムを構築しており，インターネットから収集した453自然言語質問に対する実験が行われていた．それは，96.22パーセントの精度を達成した．
(キーワード): question answering (QA) system / question classification / domain knowledge / rule-based / SVM-based
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.20466
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1573668925686881536; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.20466

(DOI: 10.1002/tee.20466, CiNii: 1573668925686881536) Michihiro Jinnai, Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa, Fuji Ren and Minoru Fukumi :
New Similarity Scale to Measure the Difference in Like Patterns with Noise,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.1, No.1, 59-88, 2009.

(要約): 類似性の度合いを数値的に評価するために幾何学的尺度と呼ぶ新しい類似性尺度を提案する．通常，類似性の尺度はユークリッド距離やコサイン類似度が使用されているが，ノイズや歪みの存在する場合には，上手く機能しない．本論文は，それらの欠点を克服する類似性尺度の新しい数学的モデルを提案し，認識精度が改善できた．様々なノイズが含まれる母音認識で実験を行い，全ての場合でかなりの改善効果が見られ，MFCC法よりも優れていることが判った．
(キーワード): Similarity measures / Distance functions / Pattern matching / Noise robust

Lei Yu, Xiangyang Liu, Fuji Ren and Peilin Jiang :
Learning to Classify Semantic Orientation on On-line Document,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.5, No.12, 4637-4646, 2009.

(要約): As a result of advance in Internet technology, automatic text sentimentclassification for a large amount of on-line documents in the form of surveys or calledreviews becomes attractive. The task of sentiment classification is to construct an effectiveclassifier with the knowledge data of vocabularies semantic meaning and the relationshipsbetween the vocabularies to determine the sentiment orientation of a document. In thispaper, one method combining HowNet knowledge base with a robust supervised sentimentclassifier is proposed. It computes semantic similarity of characteristic words and phrasesby using HowNet. Sentiment features of text are divided into characteristic words andphrases, and they adopt the positive and negative terms as features of sentiment classifier.Finally in the experiment, evaluation results show the effectiveness of our method.
(キーワード): Sentiment classification / Text semantic orientation / Opinion mining
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-74349124357

(Elsevier: Scopus) Peilin Jiang, Fuji Ren and Nanning Zheng :
A New Approach to Data Clustering Using a Computational Visual Attention Model,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.5, No.12, 4597-4606, 2009.

(要約): Cluster analysis plays an important role in many respects such as knowledge discovery, data mining and information retrieval. In this paper, we propose a newapproach inspired by the early vision system of the primate for data clustering. Humanbeings are able to locate key points that contains more important information in a complex scene. To realize this function, our approach uses a computational visual attentionmodel that selects and extracts salient areas in visual field by local difference features.Then the extracted salient areas in original visual field can be regarded as the clusters inthe data feature space. Without prior knowledge, this attention model based approach canidentify data clusters with arbitrary shapes at different scales. Finally our algorithm hasbeen tested in the evaluation experiments on the benchmark datasets to show its competitive performance.
(キーワード): Data clustering / Bio-inspired approach / Selective attention / Saliency map
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-74349083025

(Elsevier: Scopus) Xiao Sun, Degen Huang and Fuji Ren :
Chinese Lexical Analysis Based on Hybrid MMSM Model,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.5, No.12, 4523-4530, 2009.

(要約): In this paper, we describe a scheme for Chinese word segmentation and POS tagging which integrates the character-based and word-based information in the directed graph generated by the MMSM-model. Word-level information is effective for analysis of known words, while character-level information is useful for analysis of unknown, words. A Hidden semi-CRF model is proposed for the unknown words detection. and POS tagging. The proposed Hidden semi-CRF has two state chains with unequal states which Can perform segmentation and POS tagging of unknown words simultaneously. The hybrid model was evaluated using the test data from SIGHAN-6 and achieved higher F-score than the stage-of-the-art models.
(キーワード): Chinese morphological analysis / MMSM model / CRF / Hidden semi-CRF
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-74349100748

(Elsevier: Scopus) Liping Mi, 任福継 :
Facilitative Effect of the Picture Superiority Effect During Encoding and Retrieval,
Science & Technology Review, Vol.27, No.20, 80-86, 2009年.

(要約): In order to investigate the picture superiority effect, we compared the ERP between picture combined word (picture-word) and pure word (word) during encoding and retrieval. During encoding, FN400 was more negative and lasted longer for picture-word than for word. Late positive component (LPC) was more positive and distributed broadly for word compared to picture-word. During retrieval, old picture-word elicited remarkably FN400 familiarity effect and parietal old/new effect compared to old word. We suggested that simultaneous image and verbal encoding of picture-word elicited better and faster recollection compared to word during the memory test. Our results demonstrated that the picture superiority effect was related to the ability of pictures enhancing encoding and facilitating recollection.
(キーワード): encoding / retrieval / recognition memory / picture superiority effect / familiarity

Peilin Jiang, Lei Yu and Fuji Ren :
AN CLUSTERING APPROACH FOR COMPLEX EMOTION RELATED CATEGORIZATION,
ICIC Express Letters, Vol.3, No.3, 265-270, 2009.

(要約): An affective computing, as a branch of artificial intelligence, attracts attention as a popular growing filed with many applications insofar as information retrieval, e-learning and human computer interaction. But until now the fine-grained theory of emotion is still a challenge. In this paper, a novel method to analyze emotion related category of contemporary Chinese.
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77953909896

(Elsevier: Scopus) Changqin Quan, Fuji Ren and Tingting He :
Word Sense Indicators: Effective Feature for Chinese Word Sense Disambiguation,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.12, No.5, 1157-1164, 2009.

(要約): This paper presents a statistical method to extract word sense indicators as semantic disambiguators. Word sense indicators are collected based on selecting the best seeds and retrieving collocations. The similarities are comparied between sets of sense indicators for tagging sense. Our experiments showed that one or two indicators around the ambiguous word can help to recognize its sense, and sense indicators are mainly appear in ±3 context window size in Chinese.
(キーワード): Word sense disambiguation / Word sense indicators / Mutual information
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84860135597

(Elsevier: Scopus) Caixia Yuan, Fuji Ren, Xiaojie Wang and Yixin Zhong :
Function Labeling for Unparsed Chinese Text,
IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.129, No.8, 1593-1600, 2009.

(要約): 本論文では，未解析中国語テキストのための機能ラベル付け手法を提案する．フル解析木を利用する従来の手法とは異なり，本提案手法では直接，十分な解析リソースが不足した言語のため容易に拡張される語彙情報に基づいて，機能ラベルを認識するための効果的な方法を提案した．既存の中国語機能ラベリングシステムに比べて統計学的に有意な改善が得られた．
(キーワード): function labeling / lexical features / sequence learning / Chinese language processing
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1593
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679580530944; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.1593

(DOI: 10.1541/ieejeiss.129.1593, CiNii: 1390282679580530944) Liping Mi, Xiangyang Liu, Fuji Ren and Hideo Araki :
Characteristics of Event-related Potentials in Recognition Processes of Japanese Kanji and Sentences for Chinese Bilinguals,
Journal of Physiological Anthropology, Vol.28, No.4, 191-197, 2009.

(要約): This paper investigates the recognition process of Japanese kanji and sentences for Chinese bilinguals and Native Japanese speakers (NJS), by analyzing the event-related potential (ERP) differences between the two groups while they visually recognized Japanese kanji and sentences. The results showed that no significant differences were found between the two groups while they recognized Japanese kanji, but significant differences were found in the Japanese sentences condition. The results demonstrated that the neural mechanisms of recognition processes of Japanese sentences including kana between the two groups were not identical. When recognizing ambiguous sentences, Chinese bilinguals' P600 only appeared over the right frontal lobe, reflecting that syntactic integration and revision of ambiguous sentences for Chinese bilinguals was related with the right hemisphere. The results showed, for Chinese bilinguals, the difficulty of Japanese language learning was the recognition and understanding of Japanese sentences with kana, not Japanese kanji. We would like to provide a scientific learning method for Chinese bilinguals to enhance their Japanese language learning efficiency from the aspect of brain science.
(キーワード): Adult / Brain / Brain Mapping / China / Evoked Potentials / Female / Humans / Japan / Language / Male / Reading / Young Adult
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.2114/jpa2.28.191
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 19652451; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 19652451; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2114/jpa2.28.191

(DOI: 10.2114/jpa2.28.191, PubMed: 19652451) Nadira Begum, Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
Automatic Text Summarization Using Support Vector Machine,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.5, No.7, 1987-1996, 2009.

(要約): This work investigates different text features to select the best one and proposes an approach to address automatic text summarization. This approach is a trainable summarizer, which takes into account several features, including sentence position,sentence centrality, sentence resemblance to the title, sentence inclusion of name entity,sentence inclusion of numerical data, sentence relative length, Bushy path of the sentenceand aggregated similarity for each sentence to generate summaries. First we investigatethe effect of each sentence feature on the summarization task. Then we use all featuresscore function to train Support Vector Machine (SVM) in order to construct a text summarizer model. The proposed approach performance is measured at several compressionrates (CR) on a data corpus composed of 100 English articles from the domain of politics.
(キーワード): Automatic summarization / Support vector machine / Text features
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-67749132539

(Elsevier: Scopus) Yun Li, Kaiyan Huang, 任福継, Yixin Zhong :
Wikipedia Dased Semantic Related Chinese Words Exploring and Relatedness Computing,
Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, Vol.32, No.3, 109-112, 2009年.

(要約): This paper introduces our way of finding semantic related Chinese word pairs from the open encyclopedia Wikipedia and analyzing the degree of semantic relations. Almost 50,000 structured documents are collected from Wikipedia pages. Then considering of hyperlinks and text overlaps etc., about 400,000 semantic related pairs are employed. We roughly measured the semantic relatedness using the position and frequency information in the documents. With comparing experiment on data sets with different degrees of semantic relations using some other classic algorithms, we analyze the reliability of our measures and other properties.
(キーワード): Wikipedia / semantic relation / semantic relatedness

Xiao Sun, Degen Huang and Fuji Ren :
Chinese Lexical Analysis Based on Hidden Semi-CRF,
ICIC Express Letters, An International Journal of Research and Surveys, Vol.3, No.2, 177-182, 2009.

(要約): In order to solve problems of the Chinese word segmentation and POS tagtaggingwhich are still existing in Chinese lexical analysis, a Hidden semi-CRF model, whichhas two chains of states with unequal number of states, is proposed for the Chinese lexicalanalysis. The Hidden semi-CRF detects the words together with their part-of-speech reregardlesswhether the words are in the system dictionary or not. A new-words-generatingframework is also built for training and testing, under which the definition and distridistributionof the new words conforms to the characteristic of the ones in real text. Theproposed framework enhances the performance of new words detecting and POS tagging,so that the overall precision of the system for Chinese lexical analysis could be furtherincreased. The experiment results show that the proposed method is capable of detectingeven low frequency new words, which in return increases the overall precision of Chineseword segmentation and POS tagging in Chinese lexical analysis.
(キーワード): Chinese word segmentation / POS tagging / Chinese lexical analysis / Hidden semi-CRF model
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-67649541723

(Elsevier: Scopus) Ye Yang, Peilin Jiang, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
Effect of Using Pragmatics Information on Question Answering System of Analects of Confucius,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.5, No.5, 1201-1212, 2009.

(要約): 一般的に，質問応答システムでは統計的検索と浅い言語解析の技術は使われている．しかし，これらの技術は，孔子論語のような古典的な中国文学に対してあまり効果が無い．本論文では，検索効率を向上させるために質問応答システムにと語用論の情報を活かした新規な方法を提案する．実験により，提案した手法の有効性を確かめた．
(キーワード): Pragmatics information / Utterance interpretation / Information retrieval / Question answering system / Analects of confucius
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-63849232781

(Elsevier: Scopus) Xiaoying Tai, Lidong Wang, Qin Chen, Fuji Ren and Kenji Kita :
A New Method of Medical Image Retrieval based on Color-Texture Correlogram and GTI Model,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.8, No.2, 239-248, 2009.

(要約): 本論文では，色テクスチャ・コリログラムと一般化Tverskyインデックス(GTI)に基づく内視鏡画像の検索手法について述べた．まず色コリログラムを拡張することにより，新しい画像特徴量である色テクスチャ・コリログラムを定義した．また画像検索においては画像の類似尺度が重要であるが，本論文では，医用画像検索の類似尺度としてGTIモデルを用いた．同時に，検索効率を向上させるために，関連性フィードバックも用いた．実験により，本論文で提案した手法に有効性を示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622009003363
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0219622009003363

(DOI: 10.1142/S0219622009003363) Yun Li, Kaiyan Huang, Fuji Ren and Yixin Zhong :
Exploring Words with Semantic Relations from Chinese Wikipedia,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.12, No.2, 439-449, 2009.

(要約): This paper introduces a way of exploring words with semantic relations from Chinese Wikipedia documents. A corpus with structured documents is generated from Chinese Wikipedia pages. Then considering of the hyperlinks, text overlaps and word frequencies, word pairs with semantic relations are explored. Words can be self clustered into groups with tight semantic relations. We roughly measure the semantic relatedness with different document based algorithms and analyze the reliability of our measures in comparing experiment.
(キーワード): Wikipedia / Semantic Relations

Kazuyuki Matsumoto, Junko Minato and Fuji Ren :
Retrieval Method of Example Sentence for Intelligent English Composition Support System,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.12, No.2, 377-386, 2009.

(要約): 近年，英語での読み書きの機会が増加している．本研究では例文ベースの英作文支援技術を提案し，システムで用いる例文データベースの効果的な検索手法について，複数の従来手法と比較することにより評価をおこなった．

Ye Yang, Peilin Jiang and Fuji Ren :
The Effects of a Classic Self-Learning System Utilizing Pragmatics Information and Topic,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.12, No.2, 359-368, 2009.

(要約): The purpose of this study is to construct a new self-learning system that supports the "Analects of Confucius" learning for Chinese learner and the "Analects of Confucius" learner. We present pragmatics and topic information to the learner. There are two roles of pragmatics and topic information. The first one is to clarify the verse semantic acid the second is to make "Analects of Confucius" contents familiar to the learner. The experiments evidenced the effectiveness of the presented pragmatics and topic information that is specific to increase enthusiasm for learning and enhance understanding of the contents.
(キーワード): self-learning system / pragmatics information / enthusiasm for learning / understanding of the contents / linguistic education

Ye Wu and Fuji Ren :
Emotion Recognition Based on Negative Words and Pattern Matching For Chinese Negative Sentences,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.12, No.2, 259-267, 2009.

(要約): Abstract Recently, emotion recognition with computer has attracted a great deal of attention to researchers for its broad applications. Emotion estimation from textual input has also become active as natural language processing (NLP) technology develops. However, when it comes to negative sentences in Chinese, the original emotion estimation may be reversed which makes obtaining correct recognition results difficult if we do not consider the effect of negative words.

Hong Zhang and Fuji Ren :
Negative Expression Translation for Japanese and Chinese Machine Translation System,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.12, No.2, 247-257, 2009.

(要約): There are many differences between Chinese and Japanese in history, culture, life, manners and customs, therefore it is natural that there are particular words and special usage of words in two languages. It is necessary to correctly master the meaning of these particular words and then translate accurately between two languages. Because of the complex corresponding relationship in Chinese and Japanese, when building Japanese-Chinese machine translation, it is easy to introduce vagueness. Among the mistakenly translations in existing commercial translation software, most of them are caused by the negative expression in the sentence. In this paper, through analyzing the negative expression ways in Chinese and Japanese languages, we investigated the translation of Japanese-Chinese negative sentences by using the selection rules of Chinese negative words and position rules. The basic Japanese negative expression naide/(sic) has the same meaning with mei/(sic) and bie/(sic) in Chinese. When translating nakute/(sic) into Chinese, according to its negative meaning and grammatical rule, it may be translated into bu/(sic). In the current research, we discussed the general rules which are abstracted from typical examples including naide/(sic) and nakute/(sic).
(キーワード): Negative expression / Japanese and Chinese / Machine Translation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906788
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906788

(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906788) 楊曄, 土屋誠司, 任福継 :
語用情報を含む「論語」知識ベースの構築,
電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.129, No.1, 133-139, 2009年.

(要約): 本論文では，語用情報を活かして，「論語」に関する知識ベースを構築した．そして，この知識ベールを活かして，質問回答システムを開発し，実験により，「語用情報」の有効性を確認した．
(キーワード): 論語 / 語用論 / 語用情報 / 知識ベース / Analects of Confucius / Pragmatics / Pragmatics Information / Knowledge Base
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.133
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581927680; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.129.133

(DOI: 10.1541/ieejeiss.129.133, CiNii: 1390282679581927680) Yu Zhang and Fuji Ren :
Statistic Information and Grammatical Features Based Emotion Recognition For Chinese Split Phrases,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.12, No.1, 183-191, 2009.

(要約): Emotion recognition in context is a new research issue with great significance. It can help people acquire the useful information from reviews or comments in the Internet. In Chinese context, there is a syntactic construction called split phrase that always carries emotional information, which cannot be recognized accurately by general lexical analysis. In order to find an effective way for recognizing this construction, we study the classification and calculation rules of split phrases in Chinese. In this paper, an emotion recognizing method based on the statistic information and grammatical feature is proposed and evaluated. The comparing experimental results show that the emotion recognition rate is improved efficiently.
(キーワード): Emotion Recognition / Chinese Split Phrase / Emotion Classification

Jiajun Yan, David B. Bracewell, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Integration of Multiple Classifiers for Chinese Semantic Dependency Analysis,
Electronic Notes in Theoretical Computer Science, Vol.225, No.1, 457-468, 2009.

(要約): Semantic Dependency Analysis (SDA) has extensive applications in Natural Language Processing (NLP). In this paper, an integration of multiple classifiers is presented for SDA of Chinese. A Naive Bayesian Classifier, a Decision Tree and a Maximum Entropy classifier are used in a majority wins voting scheme. A portion of the Penn Chinese Treebank was manually annotated with semantic dependency structure. Then each of the three classifiers was trained on the same training data. All three of the classifiers were used to produce candidate relations for test data and the candidate relation that had the majority vote was chosen. The proposed approach achieved an accuracy of 86% in experimentation, which shows that the proposed approach is a promising one for semantic dependency analysis of Chinese.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.092
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.092

(DOI: 10.1016/j.entcs.2008.12.092) Manabu Sasayama, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic Extraction of Super-Function From Bilingual Corpus,
Electronic Notes in Theoretical Computer Science, Vol.225, No.1, 329-340, 2009.

(要約): Extraction of a large Super-Function (SF) is one of the most important factor in realizing SF based machine translation. This paper presents a method to automatically extract SF from a Japanese-English bilingual corpus. The extraction process matches Japanese noun and English noun in each bilingual sentence in a bilingual corpus using a bilingual dictionary. The experimental results show that this method performs very well in automatically extracting SF for machine translation. Then, we discuss a problem of SF based machine translation from the result of the evaluation experiment using extracted SF.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.084
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.084

(DOI: 10.1016/j.entcs.2008.12.084) Fuji Ren and Bracewell B. David :
Advanced Information Retrieval,
Electronic Notes in Theoretical Computer Science, Vol.225, No.1, 303-317, 2009.

(要約): この招待論文では，情報検索の分野における最も重要な領域，具体的には多言語情報検索，マルチメディア情報検索および意味に基づいた情報検索について述べる．多言語情報検索は，ある言語で検索した時，自動的に他言語で記述されたドキュメントも検索対象とする方法である．マルチメディア情報検索は，テキスト以外の音楽，画像などの各種メディアを対象とした情報検索であり，個人のPCやインターネット上にこうしたメディアが溢れている現状においては重要な技術となる．意味に基づいた情報検索は従来の表層表現からの情報検索を越え，意味を概念として表現することで検索性能を向上させている．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.082
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.082

(DOI: 10.1016/j.entcs.2008.12.082) Bracewell B. David, Jiajun Yan, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Category Classification and Topic Discovery of Japanese and English News Articles,
Electronic Notes in Theoretical Computer Science, Vol.225, No.1, 51-65, 2009.

(要約): This paper presents algorithms for topic analysis of news articles. Topic analysis entails category classification and topic discovery and classification. Dealing with news has special requirements that standard classification approaches typically cannot handle. The algorithms proposed in this paper are able to do online training for both category and topic classification as well as discover new topics as they arise. Both algorithms are based on a keyword extraction algorithm that is applicable to any language that has basic morphological analysis tools. As such, both the category classification and topic discovery and classification algorithms can be easily used by multiple languages. Through experimentation the algorithms are shown to have high precision and recall in tests on English and Japanese.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.066
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.066

(DOI: 10.1016/j.entcs.2008.12.066) Fuji Ren :
Affective Information Processing and Recognizing Human Emotion,
Electronic Notes in Theoretical Computer Science, Vol.225, 39-50, 2009.

(要約): 人間の感情を推定する技術は，機械と人間が自然なコミュニケーションをとる上で重要な技術である．我々は人間の感情を理解し，自分自身の感情を創出するエージェントの開発を行っている．人間の心的な特性に着目し，脳波，音声，画像による発声中の感情要素表現，顔の表情，及び言葉使いに含まれる情報を総合的に解析し，脳科学と心理学の最新の研究成果を基に，大量の統計データを解析・推定することで，人間の心的状態遷移ネットワークを導出する．本論文では，心的状態遷移ネットワークを用いた感情識別の方法について議論した後，文章のパターンに基づいた感情識別法を提案し，最後に本プロジェクトの数々の成果について紹介する．
(キーワード): アウトカム管理 / バリアンス分析 / 看護管理 / チーム医療 / 人工知能
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.065
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.065

(DOI: 10.1016/j.entcs.2008.12.065) Kazuyuki Matsumoto, Tetsuya Tanioka, Kyoko Osaka, Kawamura Ai, Shu-ichi Ueno, Fuji Ren, Takasaka Yoichiro, Barnard Alan, Rozzano De Castro Locsin and Omori Mitsuko :
Developing the Method of Server Controlled Outcomes Management and Variance Analysis,
Electronic Notes in Theoretical Computer Science, Vol.225, 221-237, 2009.

(要約): 本論文では，人工知能を使って開発されたメンタルヘルス患者管理と差異分析システムのためのPSYCHOMSプロセスを開発する方法を記述した．それは，臨床経路差異分析の必要性があることが合意されているが，システムを作成するための方法は，あまりよく定義されていない．このシステムの開発過程において，タイムリーなケアを提供することによって患者の生活の質を改善するための組織的なプロセスと手順が明確にされた．最終的に，その潜在的な影響は，質の高い医療サービスを支援することである．本論文では，今後の研究や前向きの開発などのアウトカム管理と差異分析の方法を示した．
(キーワード): アウトカム管理 / バリアンス分析 / 看護管理 / チーム医療 / 人工知能
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.076
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.entcs.2008.12.076

(DOI: 10.1016/j.entcs.2008.12.076) Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
GA, MR, FFNN, PNN & GMM based Models for Automatic Text Summarization,
Computer Speech & Language, Vol.23, No.1, 126-144, 2009.

(要約): 本論文では，統計的方法を用いた文章要約法の改善法を検討する．文章要約に用いる特徴量としては，例えば，文中の位置，ポジティブおよびネガティブキーワード，タイトルとの文類似度，といったものを用いた．まずは各特徴量と文章要約性能の関係について調べ，遺伝的アルゴリズムと数学的回帰モデルを用いて各特徴量の最適な重みの探索を行った．更に，ニューラルネットワークや混合ガウスモデルを用いた文章要約性能についても調べた．また，ある言語で学習されたモデルを他言語に適用させた場合の性能についても実験を行った．こうした実験はアラビア語の政治記事100文章と英語の宗教に関する記事100文章を用いて，様々な圧縮率を設定して行われた．提案された方法，特に混合ガウスモデルの有効性が確かめられた．
(キーワード): Automatic summarization / Genetic algorithm / Mathematical regression / Feed forward neural network / Probabilistic neural network
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.csl.2008.04.002
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.csl.2008.04.002

(DOI: 10.1016/j.csl.2008.04.002) Kyoko Osaka, Seiji Tsuchiya, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Tetsuya Tanioka and Rozzano De Castro Locsin :
The Technique of Emotion Recognition Based on Electroencephalogram,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.11, No.1, 55-68, 2008.

(要約): 我々は，人に同情することが可能であるメカニズムの開発を目指して，脳波から感じる人の感情を読み取る事をターゲットにしている．今回は，研究の初期段階として，被験者の脳波から感動したかどうかの判断を行うことができる方法を検証した．具体的には，脳は，対象が感動したと宣言所有アクティブ状態であることを脳波計(EEG)を用いて調べた．この研究のために3種類の評価法を使用した．一つ目の方法は，可能性の強さに基づいて統計的に評価した．二つ目の方法は，脳波がアクティブな場所に基づいて客観的に評価した．もう一つの方法は，EEGの変化に被験者の主観を比較することによって評価した．被験者は，今回二人と少数であり，それらの属性が不完全であるため，少し問題が残っている．しかし，それはまた，この結果から，被験者の印象条件が完全に脳波の活動状態で判断することができることが明らかになった事実だった．

篠山学, 黒岩眞吾, 任福継 :
Super-Functionに基づく日英機械翻訳における日付・時間表現の抽出,
電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.128, No.8, 1342-1350, 2008年.

(要約): 用例ベース機械翻訳の一種であるスーパー関数による機械翻訳(SFBMT)は変数に名詞を変更することで，例の範囲を拡大することを可能にする機能を持っているが，日付/時刻を含む表現を抽出する問題があった．本論文では，SFBMTの日付/時刻表現を抽出するための方法を提案した． SFBMTは，ソースとターゲット言語の間で抽出された名詞の対応を得るために，名詞と対訳辞書を抽出するために，名詞決定ルールを使用している．この方法では，日付/時刻の表現を抽出し，日本語·英語のバイリンガルコーパスから日付/時刻表現を抽出するためのルールを追加する．実験により提案した手法の有効性を確かめた．
(キーワード): 日付時間表現 / Super-Function / 機械翻訳 / date / time expression / machine translation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.128.1342
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679583410304; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-72149097055

(DOI: 10.1541/ieejeiss.128.1342, CiNii: 1390282679583410304, Elsevier: Scopus) Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
Sentence Alignment based on the Text Length between Punctuation Marks,
Information : an International Interdisciplinary Journal, Vol.11, No.4, 445-465, 2008.

(要約): Sentence alignment based on the text length between punctuation marks | sentence alignment; English/Arabic parallel corpus; parallel corpora; machine translation | Parallel corpora have become an essential resource for work in multi lingual natural language processing. Sentence aligned parallel corpora are more efficient than non-aligned parallel corpora for cross language information retrieval and machine translation applications. In this paper, we present a new approach to align sentences in bilingual parallel corpora based on the text character length between successive punctuation marks. A probabilistic score is assigned to each proposed correspondence of texts, based on the scaled difference of lengths of the two texts (in characters) and the variance of this difference. Using this score, the time required for punctuation marks matching decreased and the sentence alignment accuracy increased. Using this new approach, we could achieve an error reduction of 26.5% over length based approach when applied on English-Arabic parallel documents. The sentence alignment execution time decreased to 17% of the total time required for the combined model which uses length based approach and punctuation approach combined together. Moreover, the proposed approach result outperforms Melamed and Moore's approach results.
(キーワード): sentence alignment / English / Arabic parallel corpus / parallel corpora / machine translation / WEB

Junko Minato, Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Seiji Tsuchiya and Shingo Kuroiwa :
Evaluation of Emotion Estimation Methods Based on Statistic Features of Emotion Tagged Corpus,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.4, No.8, 1931-1941, 2008.

(要約): 本研究では，発話文にタグ付与をおこなったコーパスを用いた感情推定手法の評価方法を提案する．従来，機械学習を用いた統計的な感情推定手法が提案されてきたが，それらの評価方法については検討されることが少なかった．本研究では，構築した感情タグ付きコーパスを用いて，統計的な特徴を得ることで，2種類の感情推定手法を提案する．プロトタイプを用いた評価実験の結果，提案した手法が有効であることを示した．
(キーワード): Corpus analysis / Affective computing / Statistic analysis
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-63749121764

(Elsevier: Scopus) Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
English-Arabic Proper Noun Transliteration Pairs Creation,
Journal of the American Society for Information Science and Technology, Vol.59, No.10, 1675-1687, 2008.

(要約): Proper nouns may be considered the most important query words in information retrieval. If the two languages use the same alphabet, the same proper nouns can be found in either language. However, if the two languages use different alphabets, the names must be transliterated. Short vowels are not usually marked on Arabic words in almost all Arabic documents (except very important documents like the Muslim and Christian holy books). Moreover, most Arabic words have a syllable consisting of a consonant-vowel combination (CV), which means that most Arabic words contain a short or long vowel between two successive consonant letters. That makes it difficult to create English-Arabic transliteration pairs, since some English letters may not be matched with any romanized Arabic letter. In the present study, we present different approaches for extraction of transliteration proper-noun pairs from parallel corpora based on different similarity measures between the English and romanized Arabic proper nouns under consideration. The strength of our new system is that it works well for low-frequency proper noun pairs. We evaluate the new approaches presented using two different English-Arabic parallel corpora. Most of our results outperform previously published results in terms of precision, recall, and F-Measure.
(キーワード): INFORMATION-RETRIEVAL / PARALLEL CORPORA / EXTRACTION / ALIGNMENT / WORDS
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/asi.20877
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/asi.20877

(DOI: 10.1002/asi.20877) Manabu Sasayama, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic Super-function Extraction for Translation of Spoken Dialogue,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.4, No.6, 1371-1382, 2008.

(要約): Extraction of a large number of Super-Function (SF) is the most importantfactor in realizing SF based machine translation. This paper presents a method for automatic extraction of SF from a Japanese-English bilingual corpus. The extraction processuses a bilingual dictionary to match Japanese and English nouns in each sentence pair.The experimental results using a Japanese-English bilingual corpus show that this methodperforms very well in automatically extracting SF for machine translation. In addition,we evaluate the extracted SF in SF based machine translation.
(キーワード): Super-function / Automatic extraction / Machine translation
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-48249094962

(Elsevier: Scopus) Liying Mi, Xin Luo and Fuji Ren :
Chinese-Japanese Translation of Causative Sentences Using Super-function Based Machine Translation System,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.4, No.4, 915-926, 2008.

(要約): Causative sentences in Japanese are a matter of affixation. In particular,the causative form takes the shape of a suffix. In Chinese, the causative form constitutes an independent word. In our previous studies on Super-Function Based MachineTranslation (SFBMT), we have found that causative sentences are very frequently usedand difficult to translate correctly, the over use of causative sentences can be dangerousas it may introduce ambiguity in the translation. In this paper, we discuss the challenges in handling Japanese causative sentences in an SFBMT system; we present ashallow method for translating causative sentences by using some fixed rules and SuperFunctions (SF). In the present research, sufficient Chinese-Japanese causative sentencepatterns have been employed as a language-database for experiments, which proves thesuggested method can effectively improve translation quality within the range under discussion.
(キーワード): Causative sentence / NLP / Machine translation / SFBMT
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-48249156940

(Elsevier: Scopus) Bracewell B. David, Jiajun Yan and Fuji Ren :
Single Document Keyword Extraction For Internet News Articles,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.4, No.4, 905-914, 2008.

(要約): Keywords are a fundamental part of information retrieval (IR) and as suchthey have been studied extensively. They are used for everything from searching to describing a document. A Keyword extraction algorithm can be defined as a combinationof a keyword representation and a selection/weighting scheme. The most common selection/weighting schemes are based on collection statistics or using supervised machinelearning algorithms. In these cases, keywords can, typically, only be extracted from documents that belong to a collection or using a large amount of annotated training data. Theimportance of extracting keywords without a document collection has been gradually increasing due to the Internet. In this paper, a keyword extraction algorithm designed withnews in mind that requires neither a document collection or training data is presented.It uses noun phrases as its keyword representation and takes in document statistics toderive its weighting scheme. Through experimentation it is shown that the quality of thekeywords extracted from the proposed algorithm are better than standard algorithms forboth information retrieval and humans.
(キーワード): Keyword extraction / Indexing / ニュース (news) / 情報検索システム (information retrieval system) / Natural language processing
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-48249154566

(Elsevier: Scopus) Jiajun Yan, David B. Bracewell, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
The Creation of a Chinese Emotion Ontology Based on HowNet,
Engineering Letters, Vol.16, No.1, 166-171, 2008.

(要約): Full comprehension of language comes about by understanding the meaning and the emotion behind the communication. Understanding the meaning of language is the goal of natural language processing and research on semantic analysis. Understanding emotion is one of the goals of affective computing. The two areas of artificial intelligence have recently come together for understanding emotion in text. In order to help in this pursuit, this paper describes a Chinese emotion ontology based on HowNet and its construction. The ontology should go a long way in helping to understand, classifiy, and recognize emotion in Chinese. The ontology created in this paper is made up of Chinese emotion predicates that can help in understanding the emotion of the actors in sentences. The ontology was semi-automatically created using a simple three step process. The final ontology has just under 5,500 verb predicates covering 113 different emotion categories.
(キーワード): Natural Language Processing / Emotion Ontology / Affective Computing / Chinese

David B. Bracewell, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Low Cost Machine Translation Method for Cross-Lingual Information Retrieval,
Engineering Letters, Vol.16, No.1, 160-165, 2008.

(要約): In one form or another language translation is a necessary part of cross-lingual information retrieval systems. Often times this is accomplished using machine translation systems. However, machine translation systems offer low quality for their high costs. This paper proposes a machine translation method that is low cost while improving translation quality. This is done by utilizing multiple web based translation services to negate the high cost of translation. A best translation is chosen from the candidates using either consensus translation selection or statistical analysis. Which to use is determined by a heuristic rule that takes into account that most web based translation services are of similar quality and that machine translation still produces relatively poor results. By choosing the best translation the method is able to increase translation quality over the base systems, which is verified by the experimentation.
(キーワード): Natural Language Processing / Statistical Analysis / Machine Translation / Cross-Lingual Information Retrieval

Junko Minato, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Japanese Emotion Corpus Analysis and its Use for Automatic Emotion Word Identification,
Engineering Letters, Vol.16, No.1, 172-177, 2008.

(要約): In this paper, the creation of a Japanese emotion cor- pus and its use in automatic emotion word identifcation are examined. The corpus was created by manually tagging words in just under 1,200 dialog sentences with emotion. Using the tagged corpus, statistical anal- ysis was performed to determine the characteristics of emotional expression in Japanese dialog. This type of analysis should prove benefcial for understanding how emotion is expressed and how to identify, classify, etc. emotion in Japanese. To test this theory an automatic emotion word identifcation system was built using machine learning based classifers with features taken from the statistical analysis. In total, four diferent classifers were trained and compared to a baseline dictionary approach. It was found that classifer based identifcation was able to signifcantly increase recall.
(キーワード): Natural Language Processing / Statistical Analysis / Affective Computing / Corpus Creation

Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
Automatic Text Summarization,
International Journal of Computer Science, Vol.3, No.1, 25-28, 2008.

(要約): This work proposes an approach to address automatic text summarization. This approach is a trainable summarizer, which takes into account several features, including sentence position, positive keyword, negative keyword, sentence centrality, sentence resemblance to the title, sentence inclusion of name entity, sentence inclusion of numerical data, sentence relative length, Bushy path of the sentence and aggregated similarity for each sentence to generate summaries. First we investigate the effect of each sentence feature on the summarization task. Then we use all features score function to train genetic algorithm (GA) and mathematical regression (MR) models to obtain a suitable combination of feature weights. The proposed approach performance is measured at several compression rates on a data corpus composed of 100 English religious articles. The results of the proposed approach are promising.
(キーワード): Automatic Summarization / Genetic Algorithm / Mathematical Regression / Text Features

Kyoko Osaka, Tetsuya Tanioka, Shuichi Ueno, Chiemi Kawanishi, Toshiko Tada, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Empathetic Understanding as Caring in Nursing Using Electroencephalographic Data as Evidence,
International Journal for Human Caring, Vol.12, No.1, 7-16, 2008.

(要約): We presume that the measurement of electroencephalographic (EEG) changes, those activities that are considered physiological indicators, enables an objective understanding of changes in emotions of those who have difficulty in expressing these through facial expression or physical action. Generally, EEG is used in the hospital to examine encephalopathy and brain disorder. Using an electroencephalograph device to acquire digital data we propose a method to objectively capture changes in the recognition state of people from changes in EEG activities (action potential), and a way to apply it into a clinical situation.

Dapeng Yin, Min Shao, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Improving Parsing of BA Sentences for Machine Translation,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.3, No.1, 106-112, 2008.

(要約): 実用的な機械翻訳システムでは，簡単かつ短い中国語文の処理が若干良好な結果を有する．しかし，複雑な長い中国語文章の翻訳はまだ問題を抱えている．例えば，これらのシステムは，依然として複雑なBA文の翻訳の問題を解決できない．この論文ではBA文の構文解析の新しい方法が提案されている．まず，中国語文法書から文法項目が多数集められ，いくつかの基本の判定ルールを分類し，収集された文法項目を含めることによって設定される．そして，これらの判定ルールが実際中国語解析で実用化されており，その結果を確認することにより修飾される．ルールがチェックされてから実際のコーパスから統計情報を使用して変更される．提案されたモデルを適用し，実験結果を評価した．
(キーワード): machine translation / five-segment model / Chinese / Japanese
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.20241
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1571980075826810240; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1002/tee.20241

(DOI: 10.1002/tee.20241, CiNii: 1571980075826810240) Peilin Jiang, Hua Xiang and Fuji Ren :
The Framework of Mental State Transition Analysis,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.4827, 1046-1055, 2007.

(要約): The Human Computer Interaction (HCI) Technology has emerged in the different fields in applications in computer vision and recognition systems such as virtual environment, video games, e-business and multimedia management. In this paper we propose a framework of designing the Mental State Transition (MST) of a human being or virtual character. The expressions of human emotion can be easily remarked by facial expressions, gestures, sound and other visual characteristics. But the potential MST modeling in affective data are always hidden actually. We analysis the framework of MST and employ DBNs to construct the MST networks and finally the experiment has been implemented to derive the ground truth of the data and verify the effectiveness.
(キーワード): Mental State Transition / HCI / Psychological Experiment / Virtual Character
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-76631-5_100
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-38149112499

(DOI: 10.1007/978-3-540-76631-5_100, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Seiji Tsuchiya :
Emotion Estimation Algorithm Based on Interpersonal Emotion Included in Emotional Dialogue Sentences,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.4827, 1035-1045, 2007.

(要約): 感情推定は，人間のあいまいな情報である感情をコンピュータに理解させるために必要である．言語・音声・画像などの情報から，人の感情を認識することが，近年のアフェクティブコンピューティングにおける最重要課題である．対話における感情理解のためには，少なくとも1名以上の相手がいる会話において生起する感情に着目する必要がある．本研究では，1190文の発話文を対象として，対人関係に着目し，話者が自分のことをどう呼ぶか，他社のことをどう呼んでいるかという点に基づく感情推定手法を提案する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-76631-5_99
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-38149123913

(DOI: 10.1007/978-3-540-76631-5_99, Elsevier: Scopus) Peilin Jiang, Ran Li, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Nanning Zheng :
Color Features Based Speaking Detection with Hidden Markov Model in Video Sequences,
Research in Computing Science, Vol.32, 374-381, 2007.

(要約): The Human Computer Interface Technology has faced challenges of understanding user's mind actively. In the ¯rst, the speak detection is a primary technique in applications of human computer interface(HCI) and other applications like surveillance system, video conferenceand multimedia data base management in computer vision and speechrecognition. This paper describes a novel method to detect speaker witha probabilistic model of behavior of speaking. After human face recognition, the especial components under the nonlinear transformation incolor space of lip represent the speci¯c mouth region and then combine the groups of coherent motions . Next the simple movements in themouth region are modeled by hidden Markov models. The experimentalresults demonstrate that the model representing speaking is e±ciencyand successful in applying to driver video surveillance system.

Yu Zhang, Zhuoming Li, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Construction of Emotion Thesaurus Basing on Chinese Character and Empirical Knowledge,
Research in Computing Science, Vol.32, 330-340, 2007.

(要約): There have been some studies about spoken natural language dialog, and most of them have successfully been developed within the specified domains. However, current human-computer interfaces only get the data to process their programs. Aiming at developing an affective dialog system, we have been exploring how to incorporate emotional aspects of dialog into existing dialog processing techniques. As a preliminary step toward this goal, we work on making a Chinese emotion classification model which is used to recognize the main affective attribute from a sentence or a text. Finally we have done experiments to evaluate our model.

原一眞, 黒岩眞吾, 田中康司, 柘植覚, 任福継, 獅々堀正幹, 北研二 :
符号化音声認識のための合成音声を用いた不特定話者音響モデルの適応法,
電子情報通信学会論文誌(D), Vol.J90-D, No.9, 2541-2549, 2007年.

(要約): 現在,IP電話端末から音声認識システムを利用する場合,音声データ通信時における音声圧縮・伸張(符号化)の影響より固定電話と比較して音声認識精度が低下する問題がある.これを回避するため,符号化された多量の音声データを用いて音響モデルを再学習,及び適応する手法が提案されている.しかし,再学習や適応に必要となる多量の音声データを収集することは多大な労力と時間が必要となる.そこで本論文では,音声データの収集を必要としない音響モデル適応手法を提案する.本提案手法は,認識に用いる音響モデルから適応に必要な音声データを自己生成する手法である.本論文ではこの手法を実現するため,音響モデルの各分布より音素波形を合成し適応に用いる「合成音素波形による音響モデルの分布適応法」と連続音声を合成し適応に用いる「連続合成音声を用いた音響モデル適応法」を提案する.符号化方式G723.1を用いた音声認識実験結果より,連続合成音声を用いた音響モデル適応法は適応前の音響モデルの認識精度を改善することが分かった.これらの結果より,提案手法は適応データの収集を必要とせず,符号化音声を高精度に認識する手法として有効であるといえる.
(キーワード): 符号化音声認識 / 音声符号化 / HMM音声合成 / 音響モデル適応
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520853833503954304

(CiNii: 1520853833503954304) Xin Luo, Masami Shishibori, Fuji Ren and Kenji Kita :
Incorporate feature space transformation to content-based image retrieval with relevance feedback,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.3, No.5, 1237-1250, 2007.

(要約): 画像検索における関連性フィードバック検索では，従来，ユーザが検索意図に関連した画像と同時に，関連しない画像も指定する必要があった．本論文では，より簡便に関連性フィードバック検索を行うため，ユーザの指定した検索結果中の関連する画像のみからフィードバック情報を生成する．特徴空間において，検索画像と関連した画像が近くなるように，空間の解像度を変えていくことにより，次第にユーザの意図する方向に特徴空間を変換する．従来手法との比較により，提案手法の優位性を示した．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-63649127226

(Elsevier: Scopus) Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge, Masahiko Kita and Fuji Ren :
Speaker Identification Method Using Earth Mover's Distance for CCC Speaker Recognition Evaluation 2006,
International Journal of Computational Linguistics & Chinese Language Processing, Vol.12, No.3, 239-254, 2007.

(要約): In this paper, we present a non-parametric speaker identification method using Earth Movers Distance (EMD) designed for text-indepedent speaker identification and its evaluation results for CCC Speaker Recognition Evaluation 2006, organized by the Chinese Corpus Consortium (CCC) for the th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing (ISCSLP 2006). EMD based speaker identification (EMD-IR) was originally designed to be applied to a distributed speaker identification system, in which the feature vectors are compressed by vector quantization at a terminal and sent to a server that executes a pattern matching process. In this structure, we had to train speaker models using quantized data, then we utilized a non-parametric speaker model and EMD. From the experimental results on a Japanese speech corpus, EMD-IR showed higher robustness to the quantized data than the conventional GMM technique. Moreover, it achieved higher accuracy than GMM even if the data was not quantized. Hence, we have taken the challenge of CCC Speaker Recognition Evaluation 2006 using EMD-IR. Since the identification tasks defined in the evaluation were on an open-set basis, we introduce a new speaker verification module. Evaluation results show that EMD-IR achieves 99.3 % Identification Correctness Rate in a closed-channel speaker identification task.
(キーワード): Speaker Identification / Earth Movers Distance / Non-Parametric / Vector Quantization / Chinese Speech Corpus

Zhi Teng, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Emotion Recognition Conversation System Based on Knowledge Database Automatic Architecture,
Communications in Computer and Information Science, Vol.2, No.17, 722-731, 2007.

(要約): As conversation system it must converse with various users and have to talk about various conversations, so we have to prepare large numbers of information for conversation knowledge database, but it is so especially difficult for us. The wealth of information on the web is full and quick so those make it an attractive resource for seeking quick information to simple. Recognizing a human's emotional state can be helpful in various contexts. The most promising one is probably the man-machine interaction, the communication between an assisting robot in the household and its human user. In this paper we present an experiment named an emotion recognition conversation system based on knowledge database automatic architecture. In this exploration there are two parts different than the generic conversation system. First, our conversation system can automatic construct of knowledge database base on the Really Simple Syndication parse. Second, this system can recognize emotion from the conversation contents. The experiment showed that this method could achieve better results in practice.
(キーワード): Conversation System / Conversation Knowledge Database / Emotion Recognition
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-74282-1_81
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/978-3-540-74282-1_81

(DOI: 10.1007/978-3-540-74282-1_81) Jiajun Yan, Bracewell B. David, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Chinese semantic dependency analysis: Construction of a treebank and its use in classification,
ACM Transactions on Speech and Language Processing, Vol.4, No.2, 1-20, 2007.

(要約): セマンティック分析は，広範なアプリケーションとの自然言語処理の重要なツールである．この論文では，意味的依存関係とPenn中国語ツリーバンクの一部をタグ付けを行った．中国語文章に意味解析を実行するために見出し語と係り受け間の意味関係にラベルを付ける最大エントロピー分類器を訓練するために，データタグ付けを取った．分類器は84%の精度を達成することができた．
(キーワード): Chinese / Natural language processing / maximum entropy classifiation / semantic dependency analysis
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/1233912.1233914
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1145/1233912.1233914

(DOI: 10.1145/1233912.1233914) Fattah Abdel Mohamed, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Sentence alignment using P-NNT and GMM,
Computer Speech & Language, Vol.21, No.4, 594-608, 2007.

(要約): パラレルコーパスは，多言語自然言語処理に不可欠な資源となっているが，．しかし，文アラインメントが重要な役割になり，文アラインメントを行う効率的手法が要求されている．本稿では，確率的ニューラルネットワーク(P-NNT)とガウス混合モデル(GMM)の分類に基づいて，バイリンガルパラレルコーパスに英語・アラビア語文を整列させるために二つの新しいアプローチを提案した．いろいろな実験を行って，提案したモデルの効率性を確認した．
(キーワード): sentence alignment / Englisb / Arabic parallel corpus / parallel corpora / probabilistic neural network / Gaussian mixture model / SPEAKER IDENTIFICATION / MODELS / WEB
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.csl.2007.01.002
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.csl.2007.01.002

(DOI: 10.1016/j.csl.2007.01.002) Hua Xiang, Peilin Jiang, Shuang Xiao, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Model of Mental State Transition Network,
IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.127, No.3, 434-442, 2007.

(要約): 感情は，人間の知性の最も本質的かつ基本的な属性の1つである．人工心理学のモデルに関する研究は，人間とコンピュータの相互作用の開発の最初のステップである．本論文では人間の感情を検出するため心状態遷移ネットワークモデルを提案した．心理的な一連の実験により，様々な刺激下で，感情の状態に応じて，人間の感情の遷移確率を求める．7相対評価実験を比較すると，提案されたモデルのためのサンプルのセットを使用して0.843の平均適合率が達成された．
(キーワード): artificial psychology / a mental state transition network / predict / psychological questionnaires
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.434
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679581622272; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.127.434

(DOI: 10.1541/ieejeiss.127.434, CiNii: 1390282679581622272) 松本和幸, 三品賢一, 任福継, 黒岩眞吾 :
感情生起事象文型パターンに基づいた会話文からの感情推定手法,
自然言語処理, Vol.14, No.3, 239-271, 2007年.

(要約): 近年の情報処理技術の発達に伴い, 従来の情報処理の分野ではほとんど取り扱われなかった人間の感性をコンピュータで処理しようとする試みが盛んになってきた. 擬人化エージェントや感性ロボットが人のように振舞うためには, 人間が表出する感情を認識し, 自ら感情を表出することが必要である. 我々は, 感性ロボットに応用するための感情認識技術について研究している. 自然言語会話文からの感情推定を行う試みは, 多くの場合, 表面的な感情表現のみに絞つて行われてきた. しかし, 人間の発話時には常に何らかの感情が含まれていると考えられる. そこで, 本稿では, 感情語と感情生起事象文型パターンに基づいた感情推定手法を提案し, 実験システムを構築する. そして, 本手法の有効性を調べるため, シナリオ文を対象にその評価実験を行った.
(キーワード): 感性情報処理 / 感情認識 / 感性コンピュータ (sentience computer) / 自然言語処理 (natural language processing) / Sensibility information processing / Emotion recognition / Sensibility computer
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5715/jnlp.14.3_239
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204476728832; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5715/jnlp.14.3_239

(DOI: 10.5715/jnlp.14.3_239, CiNii: 1390001204476728832) 柘植覚, 黒岩眞吾, 獅々堀正幹, 任福継, 北研二 :
分散音声認識における実時間周波数特性正規化手法,
情報処理学会論文誌, Vol.48, No.2, 900-908, 2007年.

(要約): 本論文では，分散音声認識における入力系の周波数特性の際による認識率劣化を抑制する周波数特性正規化手法として，複数参照ケプストラムを用いた実時間周波数特性正規化手法を提案した．
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050001337882493184

(CiNii: 1050001337882493184) Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Mining News Sites to Create Special Domain News Collections,
International Journal of Computational Intelligence, Vol.4, No.4, 56-63, 2007.

(要約): AbstractWe present a method to create special domain collections from news sites. The method only requires a single sample article as a seed. No prior corpus statistics are needed and the method is applicable to multiple languages. We examine various similarity measures and the creation of document collections for English and Japanese. The main contributions are as follows. First, the algorithm can build special domain collections from as little as one sample document. Second, unlike other algorithms it does not require a second general corpus to compute statistics. Third, in our testing the algorithm outperformed others in creating collections made up of highly relevant articles.
(キーワード): Infromation Retrival / News / Special Domain Collections

黒岩眞吾, 森陽司, 高階政吏, 柘植覚, 任福継 :
スペクトルの微細構造を考慮した風雑音除去手法,
電子情報通信学会論文誌(A), Vol.J90-A, No.1, 1-12, 2007年.

(要約): 本論文では，パワーやスペクトル形状の変化の大きい風雑音を高精度で推定する手法を提案する．提案手法は，複数の参照用風雑音スペクトル包絡を用いフレーム毎に風雑音のスペクトル包絡を推定すると共に，当該フレームから得られる観測信号の微細構造を用い風雑音スペクトルを推定し雑音除去を行う．提案手法の評価を行うため，扇風機により発生させた風雑音を用いたシミュレーション実験を実施した．客観評価実験としてセグメンタル SNRによる評価を行った結果，提案手法はスペクトルサブトラクション(SS)法よりも大幅なセグメンタルSNRの改善を達成した．また，CMOSによる主観評価実験を行った結果，客観評価と同様に SS法と比較して大幅な改善を達成し，提案手法の有効性が示された．また実験に用いたデータを調べた結果，提案手法を用いれば，推定スペクトルと実際の雑音スペクトル間のミスマッチを低減することができ，ミュージカルノイズと呼ばれる人工的な雑音の抑制にも有効であることが分かった．
(キーワード): スペクトル減算法 / 参照用スペクトル包絡 / スペクトル包絡 / スペクトル微細構造 / 風雑音
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520853834352701696

(CiNii: 1520853834352701696) Shuang Xiao, Hua Xiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Extracting Chinese Idiomatic Expressions from Texts to Author Reading Support Systems for Learning Chinese as Second Language,
The Journal of Information and Systems in Education, Vol.5, No.1, 17-28, 2006.

(要約): Though most current researches are focusing on Chinese reading support, there is still no system that can provide a convenient support aiming at CIE (Chinese Idiomatic Expression). In this paper, we mainly propose how to help CSL (Chinese as Second Language) learners to recognize CIE in Chinese texts by using NLP (Natural Language Processing) technique. We have created a CIE database with 2,305 idiomatic expressions of contemporary Chinese. The recognition processing of CIE consists of the CIE registration, the lexical analysis, the classification of sentences, the correction of POS tags and the extraction of CIE. In our experiment of CIE recognition, we have achieved 81.65% in Recall and 94.34% in precision. According to related researches of CIE recognition and comprehension, we created a RDBMS of CIE compre-hension support resources. For helping the learners to comprehend CIEs efficiently, we have designed a Support Program which connects the results of CIE recognition and the CIE comprehension support resources.
(キーワード): Chinese Idiomatic Expression / phrase extraction

Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Sentence Alignment using Feed Forward Neural Network,
International Journal of Neural Systems, Vol.16, No.6, 423-434, 2006.

(要約): 本論文では，フィードフォワードニューラルネットワーク分類器に基づくバイリンガルパラレルコーパスで文章を整列させるために新しいアプローチを提案した．特徴量ベクトルはテキスト対から抽出される．このベクターは，テキストの長さなどの機能，同族スコア値が含まれている．手動で調製されたトレーニングデータのセットは，フィードフォワードニューラルネットワークを訓練するために割り当てられている．データの別のセットは，試験に使用した．英語アラビア平行文書に適用された場合，この新しいアプローチを使用して，長さに基づくアプローチより60%の誤差低減を達成できた．
(キーワード): Sentence alignment / English/Arabic parallel corpus / parallel corpora / machine translation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0129065706000822
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 17285688; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 17285688; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0129065706000822

(DOI: 10.1142/S0129065706000822, PubMed: 17285688) Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge, Masahiko Kita and Fuji Ren :
Evaluation of EMD-based Speaker Recognition using ISCSLP2006 Chinese Speaker Recognition Evaluation Corpus,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.4274, 539-548, 2006.

(要約): In this paper, we present the evaluation results of our proposed text-independent speaker recognition method based on the Earth Mover's Distance (EMD) using ISCSLP2006 Chinese speaker recognition evaluation corpus developed by the Chinese Corpus Consortium (CCC). The EMD based speaker recognition (EMD-SR) was originally designed to apply to a distributed speaker identification system, in which the feature vectors are compressed by vector quantization at a terminal and sent to a server that executes a pattern matching process. In this structure, we had to train speaker models using quantized data, so that we utilized a non-parametric speaker model and EMD. From the experimental results on a Japanese speech corpus, EMD-SR showed higher robustness to the quantized data than the conventional GMM technique. More- over, it has achieved higher accuracy than the GMM even if the data were not quantized. Hence, we have taken the challenge of ISCSLP2006 speaker recognition evaluation by using EMD-SR. Since the identification tasks were on an open-set basis, we introduce a new speaker verication module in this paper. Evaluation results showed that EMD-SR achieves 99.3% Identification Correctness Rate in a closed-channel speaker identication task.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/11939993_56
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-77249093973

(DOI: 10.1007/11939993_56, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Chinese Text Segmentation System Using Sensitive Word Concept,
Journal of Asian Information-Science-Life, Vol.2, No.3, 209-222, 2006.

(要約): The identification of words in Indo-European languages is a trivial task. However, the problem named text segmentation has been, and is still a bottleneck for various Asian languages, such as Chinese. There have been two main groups of approaches to Chinese segmentation: dictionary-based approaches and statistical approaches. However, both approaches have difficulty to deal with some Chinese texts. To address the difficulties, we propose a hybrid approach using Sensitive Word Concept to Chinese text segmentation. Sensitive words are the compound words whose syntactic category is different from those of their components. According to the segmentation, a sensitive word may play different roles, leading to significantly different syntactic structures. In this paper, we explain the concept of sensitive words and their efficacy in text segmentation firstly, then describe the hybrid approach that combines the rule-based method and the probability-based method using the concept of sensitive words. Our experimental results showed that the presented approach is able to address the text segmentation problems effectively.
(キーワード): Natural Language Processing / Chinese / Text Segmentation / Sensitive Words

Fuji Ren :
Machine-Aided English Writing Function in MMM Projest,
Journal of Asian Information-Science-Life, Vol.2, No.3, 267-282, 2006.

(要約): Multi-lingual Multi-function Multi-media intelligent system (MMM) is a big project. It is a complex intelligent system with multiple functions that can deal with multiple languages and multiple media. We have designed a new general ontology based natural language processing system referred to as Multi-lingual Multi-function Multi-media Intelligent System. This paper describes a new Machine-Aided Writing Function in the MMM. The methodology proposed in this paper can deal with any foreign language, but we focus only on how to construct a Machine-Aided English Writing system for Japanese users. With the rapid development of the internet, writing English becomes daily work for computer users all over the world. However, for most non-native users, writing English is a big challenge. To build a machine-aided system that helps non-native users not only on spelling checking and grammar checking but also on producing accurate English expressions is a challenging task. The basic idea of the method proposed in this paper is based on Super-Function (SF) means and Corpora Intelligence Technique (CIT). SF is a new concept that we present to develop multi-lingual machine translation. A prototype Machine Aiding English Writing system has been constructed based on the proposed method. Some experiments using the prototype system have been carried out and the results show the proposed method is effective. This paper discusses the SF and CIT in detail and give some new advances in the MMM project.
(キーワード): Artificial Intelligence / Machine Learning / Machine Aiding Writing / Multi-lingual Multi-function Multi-media Intelligent System

Fuji Ren and Hongchi Shi :
An Experimental parallel machine translation system,
Journal of Asian Information-Science-Life, Vol.2, No.3, 223-242, 2006.

(要約): Many machine translation systems have been developed based on different machine translation approaches. The accuracy of machine translation can be further improved by integrating different machine translation systems into one system using parallel processing techniques. We have designed and implemented an experimental parallel machine translation (PMT) system. The system consists of four independent machine translation subsystems. Each subsystem is implemented using an existing machine translation technique and has its own characteristics. When translating a sentence, each subsystem translates it independently. If more than one subsystem translates the sentence successfully, the controller chooses the best translation according to a combining algorithm implemented using statistics collected from practical translations. If no subsystem succeeds in translating the sentence, the controller partitions the sentence into sentential parts, coordinates the subsystems to translates the sentential parts, and combines the partial translation results into a translation for the whole input sentence. In this paper, we describe our experimental PMT system, present some experimental results, and outline some future research on PMT.
(キーワード): parallel machine translation / natural language processing / dialogue processing / multiple translation engine

Yixin Zhong and Fuji Ren :
Mechanism Approach that Unifies AI, and AI with AE,
WSEAS Transactions on Computers, Vol.5, No.10, 2204-2211, 2006.

(要約): Both Artificial Intelligence (AI) and Artificial Emotion (AE) have received much attention from academic as well as engineering circles. Structuralism, functionalism and behaviorism have been the three dominant approaches to the simulation of intelligence in history up to the present. All the approaches have made progress so far whereas they also, however, facing difficulties in their development. Further more, there have been no connections between the research in AI and that in AE. An attempt was thus made in the paper to propose another approach to the research in AI and AE. Different from the structuralism, functionalism and behaviorism, this approach is featured with the direct concern with the central mechanism of intelligence and emotion and is therefore termed mechanism approach. It is discovered as consequence that the transformations from information to knowledge and further to intelligence are the nucleus of the mechanism to AI and AE. A by-product that seems significant also achieved the same time that the three named approaches to AI can well be unified within the framework of mechanism approach. These discoveries, both AI and AE can successfully be simulated by mechanism approach and unifying the three approaches into harmonious one, may open up a new stage for the research in AI and AE as well as the integration of these two.
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746961645

(Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Emotion Estimation System based on Emotion Occurrence Sentence Pattern,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.4114, 902-911, 2006.

(要約): 本研究では，感情が生起する事象について記述した文のパターンと感情パラメータとの対応とを付与したデータベースを構築し，ウェブログデータに対して感情推定をおこなう手法を提案する．本提案手法により，約60%の精度の感情推定精度が得られた．
(キーワード): emotion estimation / emotion occurrence sentence pattern
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-37275-2_113
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33749564986

(DOI: 10.1007/978-3-540-37275-2_113, Elsevier: Scopus) Dapeng Yin, Min Shao, Peilin Jiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Treatment of Quantifiers in Chinese-Japanese Machine Translation,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.4114, 930-935, 2006.

(要約): Quantifiers and numerals often cause mistakes in Chinese-Japanese machine translation. In this paper, an approach is proposed based on the syntactic features after classification. Using the difference in type and position of quantifiers between Chinese and Japanese, quantifier translation rules were acquired. Evaluation was conducted using the acquired translation rules. Finally, the adaptability of the experimental data was verified and the methods achieved the accuracy of 90.75%, which showed that they were effective in processing quantifiers and numerals.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-37275-2_117
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33749549943

(DOI: 10.1007/978-3-540-37275-2_117, Elsevier: Scopus) Jiajun Yan, BRACEWELL B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Semantic Analyzer for Aiding Emotion Recognition in Chinese,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.4114, 893-901, 2006.

(要約): In this paper we present a semantic analyzer for aiding emotion recognition in Chinese. The analyzer uses a decision tree to assign semantic dependency relations between headwords and modifiers. It is able to achieve an accuracy of 83.5%. The semantic information is combined with rules for Chinese verbs containing emotion to describe the emotion of the people in the sentence. The rules give information on how to assign emotion to agents, receivers, etc. depending on the verb in the sentence.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-37275-2_112
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33749551489

(DOI: 10.1007/978-3-540-37275-2_112, Elsevier: Scopus) Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Text-Based English-Arabic Sentence Alignment,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.4114, 748-753, 2006.

(要約): In this paper, we present a new approach to align sentences in bilingual parallel corpora based on the use of the linguistic information of the text pair in Gaussian mixture model (GMM) classifier. A feature parameter vector is extracted from the text pair under consideration. This vector contains text features such as length, punctuation score, cognate score and a bilingual lexicon extracted from the parallel corpus under consideration. A set of manually prepared training data has been assigned to train the Gaussian mixture model. Another set of data was used for testing. Using the Gaussian mixture model approach, we could achieve error reduction of 160% over length based approach when applied on English-Arabic parallel documents. In addition, the results of (GMM) outperform the results of the combined model which exploits length, punctuation, cognate and bilingual lexicon in a dynamic framework.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-37275-2_94
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33749548834

(DOI: 10.1007/978-3-540-37275-2_94, Elsevier: Scopus) Liying MI, Xin Luo, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Rule and Super Function-based Machine Translation System for Chinese-Japanese Causative Sentences,
WSEAS Transactions on Computers, Vol.5, No.9, 2122-2129, 2006.

(要約): 機械翻訳(MT)は，一般的にルールベースの機械翻訳(RBMT)または実例ベースの機械翻訳(EBMT)または統計ベースの機械翻訳(SBMT)として分類することができ，それぞれが未解決のままに多くの問題を持っている．ルールベースの機械翻訳システムは，その拡張性と保守性のため，機械翻訳システムを実現するための効果的な方法である．しかし，処理効率は一般的に不利である．本稿では，固定ルールやスーパー関数(SF)ベースに基づき，ハイブリッド手法を提示した．SFは，コストが低いことや，翻訳の品質に高い需要を持っていない一般的なユーザーにも適用可能という特徴に知られている．我々の目的は，機械翻訳の処理効率と品質を改善することである．本研究では，言語データベースとして十分な中日使役文パターンは採用された実験は，この提案手法が効果的に翻訳論じ範囲の品質を向上させることができることを証明した．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746905825

(Elsevier: Scopus) Yu Zhang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
The Validity of Metaphor in Emotion Recognizing Model,
WSEAS Transactions on Computers, Vol.5, No.9, 2049-2055, 2006.

(要約): 自然言語は，感情認識が重要な一部分ため，いくつかの研究者を集めている．我々は，中国語の感情分類モデルを作った上，今回は，このモデル-メタファーの感情シソーラスに新しい要素を追加した．感情の研究を通じて，我々は自然言語でメタファーが人々のコミュニケーションの重要な手段であることを見つけた．本論文では，まず，我々はこの感情分類モデルの各部分を紹介し，我々の感情シソーラスにおけるメタファーの新しい要素に焦点として紹介した．そして，我々はメタファーを使わないと使うの比較実験を行い，モデルをテストした．最後に我々のモデルの評価が与えられ，そのモデルは，メタファーの利用を通して改善されたことにより，テキストから感情を認識することに，より有効なモデルであることが証明された．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746906607

(Elsevier: Scopus) Dapeng Yin, Min Shao, Peilin Jiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Rule-based Translation of Quantifiers for Chinese-Japanese Machine Translation,
WSEAS Transactions on Computers, Vol.5, No.9, 2031-2036, 2006.

(要約): 中日機械翻訳で，数量詞と数字は頻繁に間違いを起こしている．本論文では，分類後に構文上の特徴に基づいて数量詞の翻訳へのアプローチを提案した．まず，数量詞と数字から構成された中国語-日本語の整列コーパスから抽出された文に対して形態素解析を実行した．次に，添付の数量詞と名詞の意味に基づき，統計情報を求めた．タイプと中国語-日本語の数量詞の位置の違いを利用し，数量詞の翻訳ルールが獲得した．取得した翻訳ルールを用いて評価を行った．最後に，実験データの適合性が確認され，この方法が90.75%の精度を達成したことで，このような翻訳ルールは数量詞と数字の翻訳に有効であったことを示した．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746912638

(Elsevier: Scopus) Jiajun Yan, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Integrated System for Semantic Analysis of Chinese,
WSEAS Transactions on Computers, Vol.5, No.9, 1886-1891, 2006.

(要約): 意味依存解析は自然言語処理の分野で広範囲に応用されている．本文では，我々は中国語の意味依存解析の統合システムを提案した．このシステムは，主に統語解析，見出語割当と意味依存割当，三つのモジュールに構成されている．意味依存モジュールでは，多数の分類器にテストを行った．我々は主に見出語の割当と見出語と修飾語の意味関係の定義に注目した．見出語の割当では，我々は一連のルールの作成に手作業をし，99.54%の高精度を得た．意味関係の定義では，我々は，四つの，見出語--修飾語関係を割り当てる様々な特徴量を持つ教師あり機械学習アルゴリズムをテストし，84%の精度を得た．実験結果は，我々の方法が中国語意味依存解析器の開発に効果的な一歩を踏み出したと示した．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746911088

(Elsevier: Scopus) Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Building Frames of Knowledge for Causal Agents in WordNet,
WSEAS Transactions on Computers, Vol.5, No.9, 1880-1885, 2006.

(要約): WordNetは自然言語処理の研究者達の標準ツールとして使用されている．だが過剰な情報が与えられた時，重要な価値を持つ特定の情報を見逃すことがある．本文ではWordNetの因果エージェントの部分集合のための知識フレームの構築を試した．この知識フレームは問答システム，機械翻訳などに役に立てると予測する．WordNetの註解にテストすることで，様々なクラスを作成し，動作，属性，領域に関わる知識を得ることができた．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746909039

(Elsevier: Scopus) Ya Lin, Tetsuya Tanioka, Kokichi Tanihira, Fuji Ren, Toshiko Tada, Katsuyo Howard and Haruo Kobayashi :
An Interactive E-learning System for Practicing Team Care by Interdisciplinary Collaboration,
Kawasaki Journal of Medical Welfare, Vol.12, No.1, 37-44, 2006.

(要約): "In recent years, remote education systems using telecommunication tools such as television and the internet have been developed and applied not only in open universities and preparatory schools, but also in areas where educational resources are scarce. However, these systems do not make immediate responses to questions from the learners in real time. In addition, an interactive education system connecting the computer system and the learners who need to practice team care by interdisciplinary collaboration has yet to be developed. That is the reason why we present ""interactive e-learning system for practicing team care by interdisciplinary collaboration"" and explore the possibility of introducing such a system into practice. As regards future considerations, it is important to develop effective learning content for this system. This content promotes and reinforces the essential attitude and skills for practicing interdisciplinary team care. Determination of the effectiveness of its application depends on whether the learners can practice interdisciplinary team care virtually and apply their learning to real situations."
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390290701475929472

(CiNii: 1390290701475929472) Shunji Mitsuyoshi, Fuji Ren, Yasuto Tanaka and Shingo Kuroiwa :
Non-Verbal Voice Emotion Analysis System,
International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.2, No.4, 819-830, 2006.

(要約): A non-verbal voice analysis system that recognizes, separates and ranks concurrent emotions in real time has potential application in various fields, yet such a system that could delineate emotion based solely on the sound of human voice has not been successfully demonstrated before. Here, we propose a system that recognizes human emotion by means of analyzing the fundamental frequency of human voice taken from continuous natural speech. The system detects robust fundamental frequencies and intonations by parameterizing them into pitch, power, and deviation of power. Based on these parameters, data was classified via decision-tree logic into the emotional elements of anger, joy, sorrow, and calmness. Degree of excitement was also extracted. The system was evaluated by third parties by matching the system performance to human subjective classification for each element. Results indicate that overall matching rate was 70%, and the matching rate was 86% when compared to the subjects' assessment of their own voices. Our system performance exceeded the baseline with non-verbal information, which was equivalent to human subjective assessment.
(キーワード): Comparison of Subjective Evaluation / Spontaneous Emotional Speech / Conscious Emotional Speech / Emotional Parameter

Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Dealing with Acronyms in Biomedical Texts,
Engineering Letters, Vol.13, No.2, 216-224, 2006.

(要約): Recently, there has been a growth in the amount of machine readable information pertaining to the biomedical field. With this growth comes a desire to be able to extract information, answer questions, etc. based on the information in the documents. Many of these desired tasks require sophisticated language processing algorithms, such as part-of-speech tagging, parsing, and semantic interpretation. In order to use these algorithms the text must first be cleansed of acronyms, abbreviations, and misspellings. In this paper we look at identifying, expanding, and disambiguating acronyms in biomedical texts. We present an integrated system that combines previously used methods for dealing with acronyms and Natural Language Processing techniques in new way for a new domain. The result is an integrated system that achieves a high precision and recall. We break the task up into three modular steps: Identification, Expansion, and Disambiguation. During identification, each word is examined to determine if it is an acronym or not. For this,a hybrid approach that is composed of a Naive Bayesian classifier and a set of handcrafted rules is used. We are able to achieve results of 99.96% accuracy with a small training set. During the expansion step, a list of possible meanings for the words determined to be acronyms is created. We break the expansion up into two categories, local and global expansion. For local expansion we use windowing and longest common subsequence to generate the possible expansions. Global expansion requires an acronym database to retrieve the possible expansions.
(キーワード): Acronyms / Text Cleansing / Bioinformatics

Shuang Xiao, Hua Xiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A CIE Extraction Syatem for CSL Learners,
International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.6, No.7A, 152-162, 2006.

(要約): Summary It is obliged to provide an effective reading support system for CSL (Chinese as Second Language) learners, for recognition and comprehension of CIE (Chinese Idiomatic Expression) in Chinese text are very difficult for them. Though most current research are focusing on Chinese reading support, there is still no perfect system that can provide a convenient support aiming at CIE. In this paper, we mainly propose how to help CSL learners recognize and comprehend CIE. We have created a CIE database with 2,305 idiomatic expressions of contemporary Chinese. At the same time we have analyzed the basic structures and using forms of these CIE. By the analysis we have presented an extraction approach which based on rules and characters of these CIE. In our extraction experiment of CCE, the recall achieved 81.65% and the precision achieved 94.34%.

Haiqing Hu, Peilin Jiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A New Question Answering System for Chinese Restricted Domain,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E89-D, No.6, 1848-1859, 2006.

(要約): 本稿では，制限されたドメインの質問回答システムの構築手法を提案する．システムのデータベースには，特別なドメイン文書データベース，Webリソースが含まれる．OkapiBM25に基づいて確率的手法と特別なドメインHowNetに基づいて意味解析を統合する新しい検索手法を提案した．さらに，単語の意味的類似度を計算することによって，問題の拡大方法を開発した．
(キーワード): question answering system / Web-based / semantic similarit / restricted domain / Chinese
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1093/ietisy/e89-d.6.1848
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1574231877326703488; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1093/ietisy/e89-d.6.1848

(DOI: 10.1093/ietisy/e89-d.6.1848, CiNii: 1574231877326703488) Hua Xiang, Shuang Xiao, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Mind Model for an Affecitive Computer,
International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.6, No.6, 62-69, 2006.

(要約): ヒューマノイドコンピュータを作るには現実的な感情モデルが欠かない．本文は，参考用の心理学研究を用い，精神状態遷移ネットワークモデルの概念を提出する．続いて人間感情を検出する独創的な方法を提案する．Pluchikの基本感情分類により，我々は九種の基本感情状態を定義し，一連の心理調査を行った．実験の結果を通して，多数の手段で強化された様々な現行の感情状態に基づく，我々は人間の次の感情を予測する新たな方法を得た．227回アンケートからの統計データにより，感情と，内部精神状態と外部刺激の関係，二つの間の分布の遷移が存在しないことが明らかになった．我々の評価実験から得た高精度はこのモデルが人間の感情の認識と合成に役に立てると言える．

Zhong Zhang, Horoshi Toda, Hisanaga Fujiwara and Fuji Ren :
Translation Invariant RI-spling Wavelet and Its Application on DE-noising,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.5, No.2, 353-378, 2006.

(要約): Wavelet Shrinkage using DWT has been widely used in de-noising although DWT has a translation variance problem. In this study, we solve this problem by using the translation invariant DWT. For this purpose, we propose a new complex wavelet, the Real-Imaginary Spline Wavelet (RI-Spline wavelet). We also propose the Coherent Dual-Tree algorithm for the RI-Spline wavelet and extend it to the 2-Dimensional. Then we apply this translation invariant RI-Spline wavelet for translation invariant de-noising. Experimental results show that our method, when applied to ECG data, the medical image and the textile surface inspection can obtain better de-noising results than that of conventional Wavelet Shrinkage.
(キーワード): Complex wavelet transform / de-noising / wavelet shrinkage / translation invariance / image
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622006001976
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0219622006001976

(DOI: 10.1142/S0219622006001976) Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Effects of Phoneme Type and Frequency on Distributed Speaker Identification and Verification,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E89-D, No.5, 1712-1719, 2006.

(要約): 本論文では，分散型話者識別と検証におけるいくつかの問題を解決するため非伝統的な解決手法を提案した．ビットレートを低減するために，音声信号をクライアントにセグメント化され，話者認識のために(それらの種類および頻度に応じて決定される)最も効果的な音素を選択し，サーバに送信される．話者認識は，サーバーで行われた．ヨホコーパスにこのアプローチを適用することは，話者識別タスクでテスト発話のための20.4%の平均セグメントを使用して，0.05%の識別誤り率(ER)を達成した．
(キーワード): Distributed speaker recognition / speaker recognition / speaker identification / speaker verification / wireless communications
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1093/ietisy/e89-d.5.1712
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1573387452395837184; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1093/ietisy/e89-d.5.1712

(DOI: 10.1093/ietisy/e89-d.5.1712, CiNii: 1573387452395837184) Zhao Xin, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Translation of Japanese Noun Compounds at Super-Function Based MT System,
IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.126, No.5, 645-653, 2006.

(要約): 本論文では日中機械翻訳における新しい複合名詞の自動翻訳手法を提案する．提案手法は対訳コーパスを必要とせず，目的言語コーパスのみから翻訳ルールを作成できるという特長がある．我々はスーパー関数に基づく機械翻訳システムに同手法を1モジュールとして導入し，評価実験を行い，その有効性を確認した．
(キーワード): 機械翻訳 / 複合名詞 / スーパー関数
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.126.645
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679582065920; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.126.645

(DOI: 10.1541/ieejeiss.126.645, CiNii: 1390282679582065920) Yu Zhang, Zhuoming Li, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Preliminary Research of Chinese Emotion Classification Model,
Research in Computing Science, Vol.19, 95-106, 2006.

(要約): 自然言語の話し言葉の会話に関する研究はいくつある，その大部分は特定の領域での開発が成功した．だが，現在の人間とコンピュータのインターフェースはただそれらのデータを取って処理することに過ぎない．感情的な会話システムを目指し，我々は会話の感性的な方面を現存の会話処理技術に組み込む方法を試す．この目標を達すための先行として，我々は，一文や一つのテキストの主な感情属性を認識でき，中国語における感情分類モデルの作成に取り組む．最後に，いくつの実験を通してこのモデルを評価する．

Shuang Xiao, Hua Xiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
The Recognition system of CCE for CSL Learners,
Research in Computing Science, Vol.19, 49-61, 2006.

(要約): CCE (Chinese Conventional Expression,中国語の固有表現)を認識するのは困難であるため，CSL (Chinese as Second Language,中国語を第二言語とした)学習者には，それに関連する読書支援が必要になっている．本文では，我々は主に，中国語テキストのCCEの認識について，どの様に学習者の支援になるかを提案する．我々は2305個現代中国語の固有表現を含むCCEデータベースを構築し，同時にこれらの固有表現の基本構造とアプリケーションフォームを分析した．分析の結果により，我々はそれらのCCEのルールと特徴値に基づく抽出方法を提供する．抽出実験では，81.65%のリコール率と94.34%の精度を得た．

Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Stemming to Improve Translation Lexicon Creation form Bitexts,
Information Processing & Management, Vol.42, No.4, 1003-1016, 2006.

(要約): 本論文では，並列テキストから英語/アラビア語の変換対の抽出の性能を向上させる手法を提案した．いろいろな実験により，提案手法の有効性を確かめることができた．
(キーワード): Multilingual dictionaries / English/Arabic translation / Multilingual thesaurus / Stemming
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.ipm.2005.07.002
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.ipm.2005.07.002

(DOI: 10.1016/j.ipm.2005.07.002) Shingo Kuroiwa, Yoshiyuki Umeda, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
Nonparametric Speaker Recognition Method using Earth Mover's Distance,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E89-D, No.3, 1074-1081, 2006.

(要約): In this paper, we propose a distributed speaker recognition method using a nonparametric speaker model and Earth Mover's Distance (EMD). In distributed speaker recognition, the quantized feature vectors are sent to a server. The Gaussian mixture model (GMM), the traditional method used for speaker recognition, is trained using the maximum likelihood approach. However, it is difficult to fit continuous density functions to quantized data. To overcome this problem, the proposed method represents each speaker model with a speaker-dependent VQ code histogram designed by registered feature vectors and directly calculates the distance between the histograms of speaker models and testing quantized feature vectors. To measure the distance between each speaker model and testing data, we use EMD which can calculate the distance between histograms with different bins. We conducted text-independent speaker identification experiments using the proposed method. Compared to results using the traditional GMM, the proposed method yielded relative error reductions of 32% for quantized data.
(キーワード): distributed speaker recognition / speaker identification / nonparametric / Earth Mover's Distance
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1093/ietisy/e89-d.3.1074
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1572261551842025344; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1093/ietisy/e89-d.3.1074

(DOI: 10.1093/ietisy/e89-d.3.1074, CiNii: 1572261551842025344) Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge, Koji Tanaka, Kazuma Hara and Fuji Ren :
Acoustic Model Adaptation for Codec Speech based on Learning-by-Doing Concept,
Advances in Natural Language Processing Research in Computing Science, Vol.18, 105-114, 2006.

(要約): Recently, personal digital assistants like cellular phones are shifting to IP terminals. The encoding-decoding process utilized for transmitting over IP networks deteriorates the quality of speech data. This deterioration causes degradation in speech recognition performance. Acoustic model adaptations can improve recognition performance. However,the conventional adaptation methods usually require a large amount of adaptation data. In this paper, we propse a novel acoustic model adaptation technique that generates speaker-independent HMM for the target environment based on the learning-by-doing concept. The proposedmethod uses HMM-based speech synthesis to generate adaptation datafrom the acoustic model of HMM-based speech recognizer, and consequently does not require any speech data for adaptation. By using thegenerated data after coding, the acoustic model is adapted to codecspeech. Experimental results on G.723.1 codec speech recognition showthat the proposed method improves speech recognition performance. Arelative word error rate reduction of approximately 12% was observed.
(キーワード): Speech Recognition / Model Adaptation / Codec Speech / Speech Synthesis / Learning-by-Doing

Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Fuji Ren, Kenji Kita and Shingo Kuroiwa :
Specific Speaker's Japanese Speech Corpus over Long and Short Time Periods,
Advances in Natural Language Processing Research in Computing Science, Vol.18, 115-124, 2006.

(要約): 話者内音声変動と音声認識性能との関連性を調べるために，日本語の音声コーパスを長期間にわたり作成しており，本コーパスの概要について述べた．本コーパスは，6名の話者が週に1日，1日に3回，発話した内容を収録したものである．話者内音声変動と音声認識性能との関連性を調べるための実験を，1名の女性話者データを用いて行った結果，1日内の変動よりも複数日にわたる変動のほうが大きいことを示した．

Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge and Ippei Fukuda :
Phoneme Based Speaker Modeling to Improve Speaker Recognition System,
Information, Vol.9, No.1, 135-147, 2006.

(要約): The most common approach to speaker recognition today is the use of global Gaussian Mixture Models (GMM) which ignores knowledge of the underlying phonetic content of the speech, so it does not take advantage of all available information. In this paper we investigate the phoneme effect on speaker recognition system. We found that some phonemes have strong effect on speaker identification. By segmenting the most effective phonemes for speaker recognition task from a speaker utterance, we could decrease the system complexity and the recognition time. Moreover, this technique is very useful to speed up the authentication process through wire/wireless communication systems. This paper is concerned with improving the performance of speaker recognition systems in two areas: decreasing the identification error rate and decreasing the utterance part required for identification task. We have applied several approaches on YOHO corpus; most of these approaches outperformed previously published results on the speaker identification task. Two of our approaches could achieve 0.0% error rate and one of these two approaches used only an average segment of 13% of the testing utterance for recognition.
(キーワード): speaker recognition / phoneme effect on speaker recognition system / phonetic content

Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Probabilistic Neural Network Based English-Arabic Sentence Alignment,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.3878, 97-100, 2006.

(要約): In this paper, we present a new approach to align sentences in bilingual parallel corpora based on a probabilistic neural network (P-NNT) classifier. A feature parameter vector is extracted from the text pair under consideration. This vector contains text features such as length, punctuation score, and cognate score values. A set of manually aligned training data was used to train the probabilistic neural network. Another set of data was used for testing. Using the probabilistic neural network approach, an error reduction of 27% was achieved over the length based approach when applied on English-Arabic parallel documents.
(キーワード): Sentence Alignment / Probabilistic Neural Network / English / Arabic / bilingual parallel corpora
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/11671299_11
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33745583239

(DOI: 10.1007/11671299_11, Elsevier: Scopus) Haiqing Hu, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Shuwu Zhang :
A Question Answering System on Special Domain and the Implementation of Speech Interface,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.3878, 458-469, 2006.

(要約): In this paper, we propose a construction of Question Answering(QA) system, which synthesizes the answers retrieval from the frequent asked questions database and documents database, based on special domain about sightseeing information. A speech interface for the special domain was implemented along with the text interface, using an acoustic model HMM, a pronunciation lexicon, and a language model FSN on the basis of the feature of Chinese sentence patterns. We consider the synthetic model based on statistic VSM and shallow language analysis for sightseeing information. Experimental results showed high accuracy can be achieved for the special domain and the speech interface is available for frequently asked questions about sightseeing information.
(キーワード): Question Answering System / Similarity Computing / Special Domain / 音声認識 (speech recognition) / 中国語 (Chinese)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/11671299_48
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33745546622

(DOI: 10.1007/11671299_48, Elsevier: Scopus) Mohamed Fattah, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Speaker Recognition for Wire/Wireless Communication Systems,
The International Arab Journal of Infromation Technology, Vol.3, No.1, 28-34, 2006.

(要約): Recently data communication spread to the mobile wireless world. The complexity of medium and large speech & speaker recognition systems are beyond the memory and computational resources of the small portable devices. Moreover the most common approach to speaker recognition today is the use of global Gaussian mixture models (GMM) which ignores knowledge of the underlying phonetic content of the speech, so it does not take advantage of all available information. In this paper we address the solution of these two problems by investigating the phoneme effect on speaker recognition system. We used YOHO database for speaker identification task. We found that some phonemes have strong effect on speaker identification. Segmenting the most effective phoneme for speaker recognition task from a speaker utterance and send this phoneme only through the wireless communication system will decrease the complexity of medium and speed up the authentication process though mobile communication system. We have applied different approaches on YOHO corpus, several of these approaches were able outperform previously published results on the speaker ID task. One of our approaches could achieve 0.7% error rate by using only an average segment of 4.45% of the testing utterance for recognition.

黒岩眞吾, 小林邦嘉, 柘植覚, 任福継 :
音声認識·音声合成を用いた音声途切れ補間手法,
日本音響学会誌, Vol.62, No.1, 3-11, 2006年.

(要約): 近年, VoIP技術の発展により, 急速にIP電話が普及しつつある．IP電話の本質的な問題として(特に無線区間がある場合), パケット損失による音声品質の劣化が挙げられる．この問題を解決するため, 音声認識技術と音声合成技術を用いた音声途切れ補間手法を提案する．提案手法は, (1) Missing Feature Theoryに基づく音声認識により, 途切れ区間の音素片列を前後の言語情報及び音響情報から推定し, (2) 推定した音素片列に基づきHMM音声合成を行い, 途切れ区間の音声波形を生成し補間する．本手法で補間した特定女性話者の音声を用いて主観評価実験と客観評価実験を行い, 提案手法の有効性を示す．
(キーワード): パケット損失 / 音声認識 / HMM音声合成 / 音声品質 / Speech quality
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282681544565888

(CiNii: 1390282681544565888) Fuji Ren and Kang Yen :
Estimating the Minimum Entropy of Chinese and Japanese Languages,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.4, No.4, 679-689, 2005.

(要約): 自然言語の最小エントロピーの研究は興味深い研究対象となっている．英語の場合は大きな進歩がなされているが，他の言語には，いくつかの報告が文献に発見されている．情報量の保全の2つの仮説に基づいて，我々は，自然言語における文字の最小エントロピーを推定することができる方法を提案した．
(キーワード): Minimum Entropy / Conservation of Information Quantity / Natural Language
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622005001702
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33746253133

(DOI: 10.1142/S0219622005001702, Elsevier: Scopus) Peilin Jiang, Hua Xiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Advanced Mental State Transtion Network and Psychological Experiments,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.3824, No.1, 1026-1035, 2005.

(要約): The study of human-computer interaction is now the mostpopular research domain overall computer science and psychology science. The most of essential issues recently focus on not only the information about the physical computing but also the affective computing.The emotion states of human being can dramatically affect their actions.It is important for a computer to understand what the people feel at thetime. In this paper, we propose a novel method to predict the future emotion state of person depending on the current emotion state and affectivefactors by an advanced mental state transition network. The psychological experiment with about 100 participants has been done to obtainthe structure and the coefficients of the model. The test experiment alsohas been done to certificate the prediction validity of this model.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/11596356_102
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33744964947

(DOI: 10.1007/11596356_102, Elsevier: Scopus) Qiong Liu, Xin Lu, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic Stock Market Forecasting and Correlative Natural Language Generation,
International Journal of Information, Vol.8, No.6, 881-890, 2005.

(要約): 時系列予測はいくつの領域で重要な研究分野である．最近，ニューラルネットワークは時系列での応用が成功し，多変数予測能力が改善された．何個の市場予測のためのニューラルネットワークモデルが既に開発された．その中に，未来の金利と為替相場の変動を予測するのがあり，未来の値段変動の特徴とする特定の価格パターンを認識するのもある．本文は株式市場を技術的分析するニューラルネットワークモデルを提案し，日本の株価指数の売買タイミング予測システムに応用した．本文も，非専門家ユーザーのための，自然言語TOPIXの予測情報を表現するESF(Extensible Super-Function，拡張可能スーパー関数)を用いた自然言語生成システムについて述べた．

Ya Lin, Zhi Teng, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Development of a Multimedia Bidirectional Learning System Environment,
International Journal of Information, Vol.8, No.6, 871-879, 2005.

(要約): During the last decade, multimedia learning system environments, using television and internet for instance, have been widely deployed not only in open universities, preparatory schools and technical exchange, but also in areas where the education system is underdeveloped. However, these learning systems are not capable of bidirectional learning. In this paper, we describe a bidirectional multimedia learning system environment. The bidirectional learning system environment is not the traditional e-Learning system, but is one that incorporates a surveillant system and a QA (Question&Answer) system. The surveillant system does not only track and record a learner's study status, but also prompts those who are not earnest at all times using a pattern recognition system. The QA system uses speech recognition and is used to identify and answer questions proposed by a learner. This system solves the problem of a lack of bidirectionality and control by a learner in the former e-Learning education systems.
(キーワード): e-Learning system / Surveillant System / QA system / speech recognition system

Qiong Liu, Xin Lu, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
XML based extended Super-Function schema in Knowledge Representation,
Journal of Research on Computing Science, Vol.16, 3-12, 2005.

(要約): In recent years, the usual knowledge representation (KR) problem in artificial intelligence is how to automatically represent andtransform different kinds of knowledge using one kind of schema. Especially this problem focuses on representing formal knowledge in naturallanguage for human understanding. For this purpose, this paper proposesan extended super-function (ESF) schema to build a novel KR system.This system can translate the data of stock market or other fields intothe corresponding natural language expression automatically. Moreover,this system benefits from XML techniques which formalize and constructall information using the common Web rules to realize the ESF schema.

黒岩眞吾, 柘植覚, 獅々堀正幹, 任福継, 北研二 :
Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減,
電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.125, No.11, 1773-1779, 2005年.

(要約): 本稿では，情報検索の代表モデルであるベクトル空間モデル (VSM; Vector Space Model)の次元削減手法として，Simple Principal Component Analysis (SPCA)を用いることを提案した． SPCAは簡単な繰り返し演算により，主成分を寄与率の大きい順に求めていく近似的な主成分分析手法であり，SVD等の行列演算を基本とする手法に比べ計算量が格段に少ないという特長がある． MEDLINEを用いた検索実験を行った結果，削減後の次元数によらず，SVDに比べて同等以上の平均適合率を得た．また，この実験における最高の平均適合率はSPCAで0.694(次元数40)， SVDで0.663(次元数50)であり，SPCAを用いることで誤り率は約1割削減されている．
(キーワード): 情報検索 / ベクトル空間モデル / 次元削減 / Simple PCA / クラスタリング / Information retrieval / Vector Space Model / Dimensionality Reduction / Simple PCA / clustering
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.125.1773
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679580608000; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.125.1773

(DOI: 10.1541/ieejeiss.125.1773, CiNii: 1390282679580608000) Bracewell B. David and Fuji Ren :
A Memory and Search Hybrid Genetic Algorithm for non-Stationary Environments with Repetitive Natures,
Research on Computing Science, Vol.14, No.1, 35-46, 2005.

(要約): 我々は，非定常環境との問題を解決するために検索ベースおよびメモリベースのアプローチを組み合わせるハイブリッドGAを作成した．特に，我々が紹介したメモリサーチハイブリッドGA(MSHGA)は，本質的に反復的な非定常の環境に対処するために適している，すなわち，異なる問題ランドスケープが繰り返し見られている．このMSHGAは，以前に見た問題ランドスケープの候補解をリコールすることが可能である．我々の実験で，MSHGAのこの能力とランダム移民(immigrants)の検索に基づく技術と相まって，SGAとランダム移民GAより性能が高いことを証明した．

Li Taihao and Fuji Ren :
Super-Function based Ubiquitous Chinese Vocabulary Learning,
INFORMATION, Vol.8, No.4, 547-556, 2005.

(要約): 日本と中国のコミニュケーションやビジネスの増加を伴い，より多くの日本人は旅行またはビジネスのために中国に行く．言語障害を克服することは重要なプロジェクトになってきた．本論文では，PDAでのスーパー関数(SF)を用いたユビキタス中国語学習システムを説明した．SFは，機械翻訳での目的言語文のパターンとの対応関係を示す関数である．このプロジェクトでは，我々は中国語学習には，正しい方法で適切なタイミングで適切な情報を学習者に提供する焦点を当てた．

Zhao Xin, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic Translation of Compound Nouns in the Japanese-Chinese Machine Translation System SFBMT,
INFORMATION, Vol.8, No.3, 405-413, 2005.

(要約): 複合名詞の翻訳は機械翻訳における非常に困難な問題である．我々はスーパー関数に基づく機械翻訳システムを研究開発しているが，本論文では日中機械翻訳における複合名詞の自動翻訳手法を提案する．
(キーワード): 機械翻訳 / 複合名詞 / スーパー関数

胡海青, 任福継, 黒岩眞吾 :
ベクトル空間モデルに基づく特定領域向け中国語質問応答システムの構築,
電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.125, No.5, 698-706, 2005年.

(要約): In order to meet the demand to acquire necessary information efficiently from large electronic text, the Question and Answering (QA) technology to show a clear reply automatically to a question asked in the users natural language has widely attracted attention in recent years. Although the research of QA system in China is later than that in western countries and Japan, it has attracted more and more attention recently. In this paper, we propose a Question-Answering construction, which synthesizes the answer retrieval to the questions asked most frequently based on common knowledge, and the document retrieval concerning sightseeing information. In order to improve reply accuracy, one must consider the synthetic model based on statistic VSM and the shallow semantic analysis, and the domain is limited to sightseeing information. A Chinese QA system about sightseeing based on the proposed method has been built. The result is obtained by evaluation experiments, where high accuracy can be achieved when the results of retrieval were regarded as correct, if the correct answer appeared among those of the top three resemblance degree. The experiments proved the efficiency of our method and it is feasible to develop Question-Answering technology based on this method.
(キーワード): 情報検索 / VSM / Question Answering System / Information Retrieval / Vector Space Model / Chinese
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.125.698
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679582232960; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.125.698

(DOI: 10.1541/ieejeiss.125.698, CiNii: 1390282679582232960) 谷岡哲也, 高坂要一郎, 永峰勲, 任福継, 片岡睦子, 中屋公子, 多田敏子, 大坂京子, 森口博基, 橋本文子, 松下恭子, 山下留理子, 伊藤奈織子, 小田典子, 木曽利恵, 延和佳奈, 山口友紀子 :
統合失調症用のクリニカルパス及びアウトカム管理の確認項目の作成と重要性の検討,
季刊こころの臨床, Vol.24, No.1, 103-116, 2005年.

(要約): 近年，クリニカルパスはケアを改善するために用いられるようになった．この研究の目的は統合失調症用のためのCPを開発することである．その主要な焦点は，①ノーマライゼーションの理念に基づいたチームケアを実践すること，②CPと連動した患者アウトカム管理用の重要な品質管理項目を明確にすることである．アウトカム管理を病院で行うことによって，患者·家族のQuality of Lifeの向上，良好な費用対効果，医療者の満足度の向上，入院期間の短縮等の効果が得られる．筆者らは，(Interdisciplinary Collaborative Team Care Model: ICTCM)を2000年に導入し，1999年の平均在院日数205．7日(1994年の平均在院日数675．5日)を2004年には155．2日に短縮した病院において，学際的なケア提供者と事務責任者を調査対象として，聞き取り調査を行い，統合失調症用のCPとアウトカム管理項目を作成した．
(キーワード): 統合失調症 (schizophrenia) / Normalization / Outcome management / Clinical path / Team care
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1572543025723225856

(CiNii: 1572543025723225856) Fuji Ren :
Automatic abstracting important sentences,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.4, No.1, 141-152, 2005.

(要約): Being increasingly popular, the Internet greatly changes our lives. We can conveniently receive and send information via the Internet. With the information explosion on the Web, it is becoming crucial to develop means to automatically extract important sentences from the Web articles. In this paper, we propose a method which uses both statistical and structural information for sentence extraction. In addition, following the analysis of human's extractions, several heuristic rules are added to filter out non-important sentences and to prevent similar sentences from being extracted. Our experimental results proved the effectiveness of these means. In particular, once the heuristic rules being added, a significant improvement has been observed.
(キーワード): Automatic Extraction of Important Sentence / statistical information / structural feature / web
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622005001428
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0219622005001428

(DOI: 10.1142/S0219622005001428) Wang Xiaojie and Fuji Ren :
Chinese-Japanese Clause Alignment,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.3406, No.1, 400-412, 2005.

(要約): 対訳テキストのアライメントは，機械翻訳，2か国語の辞書編集および単語センス明確化のような多くの自然言語処理タスクにとって有用である．本論文は中国語·日本語のアライメント方法を提案する．まず中国語·日本語の2か国語のテキストにいくつかの特性について記述した後に，2言語間のテキスト長さの相関性テストおよび長さ比率データの分配テストを含む中国語·日本語の2か国語のコーパスのいくつかの統計特性を最初に調査する．その後，誤って組合せがちな整列モードを分析し，改良手法を導入する．さらに，漢字文字情報に基づいた類似性手段を提案する．ダイナミック·プログラミングの使用によって，アライメントに全面的な最小のコストを見つけるために統計資料および漢字文字情報を組み合わせる．実験により提案する方法の有効性を確かめることができた．
(キーワード): 対訳テキスト / アライメント / 自然言語処理
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-30586-6_43
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-24344442070

(DOI: 10.1007/978-3-540-30586-6_43, Elsevier: Scopus) Hu Haiqing, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Chinese Automatic Question Answering System for Sightseeing Tourists,
International Journal of Information, Vol.8, No.1, 177-186, 2005.

(要約): 本論文では，観光をドメインとする質問応答システムを提案する．基本的なアイディアは質問に最も頻繁に検索された答えを解答ベースに置き，観光情報に関するテキスト知識に基づいて最適な解答を生成することである．解答をより正確に改善するために，統計的なベクトル空間モデルに基づいた合成モデル，および浅い意味解析を融合した．その結果，領域は単に観光情報に制限されているが，検索と解答の正確率がよい．実験により，本論文で提案した方法の有効性を確かめることができた．
(キーワード): 質問応答システム / 観光 / テキスト知識 / ベクトル空間モデル

Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Adaptive Threshold Parameters for Bilingual Dictionary Extraction from the Internet Archive,
International Journal of Information, Vol.8, No.1, 165-176, 2005.

(要約): 並列コーパスは，よい機械翻訳システムの構築及びクロス言語情報検索に対して非常に重要な資源である．インターネット·アーカイブは異なる言語の並列ドキュメントのよい源であるが，インターネットからよい並列コーパスを構築するために，アーカイブ対訳辞書は不可欠である．本論文は，自動的に，インターネット·アーカイブに存在する並列テキストから英語/アラビア語対訳辞書を抽出するために2つのアルゴリズムを提案する．実験システムでは対象言語対を英語とアラビア語としたが，他の言語ペアに対しても役立つ．本論文で提案したシステムは非常に小さな並列のコーパスから翻訳ペアを抽出することができる特徴がある．英語/アラビア語の並列ドキュメントを対象として実験を行ったが，提案した方法が有効であった．
(キーワード): 並列コーパス / 機械翻訳システム / 対訳辞書

任福継 :
人間感情の認知と機械感情の創生ができる感情インターフェース,
International Journal of Information, Vol.8, No.1, 7-20, 2005年.

(要約): 本論文では，人間感情の認知及び機械感情の創生モジュールを提案し，特に感情インターフェースを実現するための心的状態遷移ネットワークの構築手法を提案する．具体的に言えば，人間の心的な特性に着目し，脳波，音声，画像を用いて話者の発声の感情要素，話者の顔の表情，及び話者の言葉使いに含まれる情報を総合的に解析し，脳科学と心理学の最新研究成果を基に，大量の統計データを解析·推定し，人間の心的状態遷移ネットワークを導出する．
(キーワード): 人間感情の認知 / 機械感情の創生 / 感情インターフェース / 心的状態遷移ネットワーク

Zhao Xin, Fuji Ren and Vob Stefan :
A Super-Function Based Japanese-Chinese Machine Translation System for Business Users,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.3265, No.1, 272-281, 2004.

(要約): 本論文では，いわゆるスーパー関数(SF)アプローチを利用した日中機械翻訳システムを記述する．SFは，ある言語から別の言語まで文を写像する関数関係である．システムの核心は，多くのMTシステムが通常行うように構文的·意味的解析を行わずに文の翻訳を行う．電子メール·メッセージ，報告書，ウェブ·ページあるいは商業文のようなテキストの内容についてその概要を即時に取る必要とする場合，MTが多くの場合そのために大きな支援である．本論文では，日本語と中国語の間の商業文を対象として，スーパー関数を用い機械翻訳システムを構築する状況を述べる．
(キーワード): スーパー関数 / 商業文 / 機械翻訳システム
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-30194-3_30
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-35048827905

(DOI: 10.1007/978-3-540-30194-3_30, Elsevier: Scopus) Nasiff-Hada G., Yen K., Caballero A. and Fuji Ren :
Collective Behavior of Distributed Systems in Manufacturing Environments,
Engineering Mechanics, Vol.11, No.4, 1-10, 2004.

(要約): 本論文は，資源配分問題に使用されたホッグヒューバーマン·モデルを検討し，LエージェントおよびL資源に2エージェントおよび2つの資源の結果を述べる．プロセスが多くの可能な戦略中に選ぶことができる場合，タスクの解決策を共同すると，原動力は発振と混乱に結びつく場合がある．本論文では，第1オーダーの指数関数的なフィルタはレスポンスを改善するために提案された．エージェントによって共有されるすべての資源用の利得関数に平均して基づいた別の解決は，さらに安定したレスポンスを達成し，よい収束時間を保持することができた．
(キーワード): 資源配分問題 / ホッグヒューバーマン·モデル / タスクの解決策

Fuji Ren :
An Algorithm for Determining DingYu Structural Particle DE,
Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Vol.2945, No.1, 338-349, 2004.

(要約): 最近，翻訳規則に基づいた日中機械翻訳システムはインプリメントされた．しかしながら，現行システムは中国語の定語「的」問題を解決する能力を欠く．この問題を解決するために，この論文は，文法知識および統計情報を使用して，定語の構造の「助詞」を決定するためにアルゴリズムを提案する．私たちは，最初に中国の文法本から多くの文法アイテムを集めて，集めた文法アイテムを分類し引き起こすことによりいくつかの基本の判断規則を得る．その後，私たちは実際の中国語でこれらの判断規則を用いて，それらの結果をチェックすることにより規則を修正する．最後に，実際のコーパスからの統計情報を利用して規則をチェックし修正する．提案されたアルゴリズムに基づいた実験システムは構築され，いろいろな実験が実行された．その結果は，提案した方法の有効性を示した．
(キーワード): 日中機械翻訳 / 翻訳規則 / 構造助詞
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-35048859843

(Elsevier: Scopus) Fuji Ren and Shunji Mitsuyoshi :
To Understand and Create the Emotion and Sensitivity,
International Journal of Information, Vol.6, No.5, 547-556, 2003.

(要約): この論文は，感情理解と感度創造ができる感覚性システムコンピュータと呼ばれる新しいマシンを提案する．多くの界量子論中の解釈によれば，自己複合界から妨害によって生産されるものが自己歴史のすべての痔疾に起因したとともに，人間の自発的な直観は定義することができる．人間の自己以外の多数の世界からの妨害の合計が，既に固定すれば，妨害をコントロールすることは可能であろう．この論文は，SSCマシン，基礎的な自発性タイプ·アルゴリズムの法則および慣習について述べ，幾つかの応用例を記述する．
(キーワード): 感情理解 / 感度創造 / 感覚性システムコンピュータ

任福継, Li Shigang :
領域知識を利用したプログラムの自動生成,
International Journal of Information, Vol.6, No.2, 179-186, 2003年.

(要約): ユーザにより自然言語記述で書かれた要求文をプログラムに変換するのを支援するシステムがあれば，ユーザはプログラムを簡単に得ることができる．一方，コンピュータによる自然言語理解が困難であり，しかも自然言語記述には要求が過不足なく反映されるとは限らない．人間にとっては十分な表現であってもコンピュータではその意図を把握することは難しい面もある．本論文ではこのような問題を解決するため，予め用意した領域知識により自然言語文の曖昧性の解消手法，要求細分類化によりプログラムベースの検索方法，さらに，人間の部分介入によるプログラムの生成方法を提案する．現在，このシステムはまだ初歩的段階であるが，算数文書だ問題のプログラムを生成する実験では，本研究で提案した方法が有効であると考える．

Tai Xiaoying, Fuji Ren and Kenji Kita :
Improvement of vector space information retrieval by using long-term relevance feedback,
Asian-Information-Science-Life, Vol.2, No.1, 83-96, 2003.

(要約): 従来のベクトル空間モデルを情報検索に応用すると検索精度の低下がある．本論文では，長期的にベクトル空間モデルに基づく検索システムにユーザからのフィードバック情報を残す新しい方法を提案する．検索精度を高めるため，ユーザからの適合性の判定結果だけではなく，文書間距離などの情報も検索モデルに組み入れ，線形変換によりベクトル空間検索モデルを構築する．本論文で提案した手法の有効性を確かめることができた．

Zong Chengqing and Fuji Ren :
Chinese Utterance Segmentation in Spoken Language Translation,
Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Vol.LNCS2588, 516-525, 2003.

(要約): この論文は，中国語スピーチを入力とする会話文自動翻訳システムのため中国語の単語分解を行う新しいアプローチを提案する．私たちは，単文の境界を識別するために，音声認識での文境界検知の機能への補足としてこのアプローチを提案し，中国語の入力発言の音声認識結果内の表現を固定した．このアプローチでは，分離したユニットの妥当性のある境界は，キーワード検知，パターンマッチングおよび統語解析を含むいくつかの方法を総合的に適応し決定される．予備実験結果は，このアプローチがSLTシステムのパフォーマンスの改善において有用なことを確認した．
(キーワード): 中国語スピーチ / 会話文自動翻訳 / 音声認識

Fuji Ren, Mitsuyoshi Shunji, Yen Kang, Zong Chengqing and Zhu Hongbing :
An Estimate Method of the Minimum Entropy of Natural Languages,
Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Vol.LNCS2588, 382-392, 2003.

(要約): 自然言語の最小のエントロピーは面白い研究調査課題である．英語の最小のエントロピーに関する研究が大進歩でなされた．しかし，他の言語に関して少数の報告書のみが文学で見つかった．本論文では，情報量の保存に関する2つの仮説に基づいて，新しい最小のエントロピーの推定方法を提案する．それは自然言語の文字の最小のエントロピーを評価するために使用することができる．大量の翻訳コーパスで，大規模な計算をせずに，この方法によって最小のエントロピーを評価することができる．その上，翻訳コーパス増加の目盛りとして，任意の2つの言語の文字量の間の比率の変動は，無視できるようになる．この論文では，日本語および中国語の2つの言語に関する研究にこの方法を適用しその結果を報告する．
(キーワード): 自然言語の最小のエントロピー / 翻訳コーパス / 情報量

Tai Xiaoying, Fuji Ren and Kenji Kita :
An information retrieval model based on vector space method by supervised learning,
Information Processing & Management, Vol.38, No.6, 749-764, 2002.

(要約): 本論文は，部分問題の質問に適切なドキュメントのユーザに供給された情報の利用により，ベクトル空間モデルの検索パフォーマンスを改善する方法を提案する．ユーザの関連フィードバック情報に加えて，原本類似性のような情報は検索モデルに組み入れられる．それは一次変換のシーケンスの使用により構築される．その後，高次元で希薄なベクトルは特異値分解によって縮小され，低次元のベクトル空間(すなわち言葉の潜在している意味的な意味を表わすスペース)に変形される．提案した手法によりいろいろなテストを行ったが，その有効性を証明することができた．
(キーワード): 情報検索 (information retrieval) / ドキュメント / フィードバック情報 / ベクトル空間モデル
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/S0306-4573(01)00053-X
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1573950401491463680; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/S0306-4573(01)00053-X

(DOI: 10.1016/S0306-4573(01)00053-X, CiNii: 1573950401491463680) Shi Hongchi, Zhao Yunxin, Zhuang Xinhua and Fuji Ren :
GAM:A General Auto-associative Memory Model,
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E85-D, No.7, 1153-1164, 2002.

(要約): この論文は，一般的な自動連想記憶モデル用の理論を立証する．私たちは交換関数という新しい概念を定義することにより従来のエネルギー関数に書き換える．エネルギー関数は対称な相互連結重量の仮定に依存し，従来のHopfield自動連想記憶の中で使用されるが，どんな生物学のメモリの中でも証拠づけられない．私たちは支援関数の利用により動態体系として情報を検索するプロセスを公式化し，魅力か漸近安定性質条件，および希望の状態への任意の状態の収束のための条件を引き出し，異なるサンプルからのキーを表わす．最後に，私たちは，それらの異なるサンプルから希望の状態を回復するシステムを訓練するためにアルゴリズムを開発する．リコールと学習アルゴリズムの有効性は実験的に実証された．
(キーワード): 自動連想記憶モデル / 交換関数 / エネルギー関数
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1574231877209057280; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0036630295

(CiNii: 1574231877209057280, Elsevier: Scopus) Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
New Advances on Multi-Lingual Multi-Function Multi-Media Intelligent System,
International Journal of Asian Information-Science-Life, Vol.1, No.1, 83-92, 2002.

(要約): 大規模な各種情報処理システムは自然言語テキストに対処している．多くの応用が自然言語の構文形式の処理に加えて，自然言語テキストの意味解析を要求している．テキストから意味を抽出し，かつそれらを操作するために，自然言語処理システムは，世界知識および談話領域に関する常識を持っていなければならない．しかしながら，異なる種類の知識は，異なる言語に，異なる機能に，および異なるメディアのために必要である．この論文では，多言語·多機能·多メディア·インテリジェントシステムと呼ばれたMMM概念を提案する．さらに多言語オントロジーを設計する方法を述べる．MMMは多言語および多メディアに対処できる多機能を備えた複合システムである．本論文で提案する多言語オントロジーは，静止層および動態層から成る．この論文は，MMMシステムを構築する概念を示し，MMMプロジェクトのいくつかの新しい進展について述べる．
(キーワード): 情報処理システム / 知識 / 多言語·多機能·多メディア·インテリジェントシステム

台暁英, 獅々堀正幹, 北研二, 任福継 :
長期的適合性フィードバックによるベクトル空間モデルの精度改善,
情報, Vol.5, No.2, 255-265, 2002年.

(要約): 本論文では，ユーザからのフィードバック情報を，長期的にベクトル空間モデルに基づく検索システムに残す方法を提案する．提案するモデルでは，検索精度を高めるため，ユーザからの適合性の判定結果だけではなく，文書間距離などの情報も検索モデルに組み入れ，線形変換によりベクトル空間検索モデルを構築する．その後，ベクトル空間モデルの高次元行列を特異値分解により縮退し，低次元のベクトル空間，つまり索引語と文書の潜在的な意味構造を表した意味空間に変換する．提案手法により，実験システムを構築し，二つのテストコレクションを用いて，評価実験を行った．本論文で提案した手法の有効性を確かめることができた．
(キーワード): ベクトル空間モデル / 文書間距離 / フィードバック情報 / 高次元行列

Zhu Hongbing, Sun Ningping, Sasaki Mamore, Eguchi Kei, Tabata Toru and Fuji Ren :
A Boltzmann Machine with Non-rejective Move,
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol.E85, No.6, 1229-1235, 2002.

(要約): リアルタイム適用が長い時のボルツマン·マシンの処理速度を増強することは1つの開いて重要なトピックである．この問題の解決策の有効な1つの方法はニューロンの状態遷移の可能性を増大する．本論文では，非拒絶方法と呼ばれる斬新なアプローチを提案し，ボルツマン·マシンに導入する方法を述べる．この方法は，ニューロンの状態遷移の比率の上に独立の特徴を持っているが，スピードアップのための本論文で提案した方法の効率は，TSPおよびグラフ問題の実験で確認された．
(キーワード): リアルタイム適用 / ボルツマン·マシン / ニューロンの状態遷移 / グラフ問題
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1572261552263496832; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0036614763

(CiNii: 1572261552263496832, Elsevier: Scopus) Li Shigang and Fuji Ren :
Realizing Face-to-Face Interaction by View-Based Tracking,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.1, No.2, 331-347, 2002.

(要約): この論文では，私たちは，人間と移動ロボットの間の視界に基づいたトラッキングによる顔合わせの相互作用を実現する方法を提案する．個人は前面の顔の観察により容易に認識することができるが，顔のプロフィールからそれを認識するのは難しい．この問題に対処するため，私たちの移動ロボットは，最初に実像サンプルから作られる皮膚色分配に基づいていた顔状のエリアを見つける．次に，イメージ中の顔のパタンを認識する．また，ロボットに関するその方向は記憶された見解の点から評価される．最後に，移動ロボットは，顔方向による顔の正面へ移動し，活発なビジョン·アプローチに基づいたビジュアル·フィードバックの使用により顔を追跡する．
(キーワード): 移動ロボット / 顔合わせの相互作用 / トラッキング
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S021962200200018X
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S021962200200018X

(DOI: 10.1142/S021962200200018X) Fuji Ren and Shi Hongchi :
A Multi-Engine Translation Approach to Machine Translation,
International Journal of Information Technology & Decision Making, Vol.1, No.2, 349-366, 2002.

(要約): 対話文機械翻訳で最も難しい問題の1つは，非文法的な文，不完全な文，あるいは不適格な文のような自然な会話での不規則な表現を正確に翻訳することである．しかしながら，ほとんどの既存の機械翻訳システムは，不規則な表現を含む文の翻訳を拒絶する．この論文では，このような困難な問題を解決するために，分散融合的な自然言語処理モデルに基づいた対話文機械翻訳アプローチを提案する．このアプローチでは，異なるタイプの翻訳プロセッサは，オリジナルの言語の分析および目的言語の生成の中で使用される．複数の翻訳エンジンを組み合わせることにより，対話文の翻訳成功率および質を増加させる新しい有効な方法であると考える．実験により，本論文で提案したアプローチが強健な対話文機械翻訳システムのインプリメンテーションに有効なことを確かめることができた．
(キーワード): 対話文機械翻訳 / 複数翻訳エンジン / 不規則な表現
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1142/S0219622002000191
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1142/S0219622002000191

(DOI: 10.1142/S0219622002000191) Fuji Ren and Fan Lixin :
Translation Rule and Empirical Knowledge in Machine Translation,
International Journal of INFORMATION, Vol.5, No.1, 81-91, 2002.

(要約): この論文は，巨大規模コーパスから抽出される翻訳規則に基づく機械翻訳方法を提案する．従来のアプローチと異なり，コーパスが機械翻訳エンジンから分けられる．これは，私たちが最初にコーパスからの翻訳規則を得て，次にこれらの翻訳規則を使用して，翻訳システムを構築することを意味する．このアプローチは，例に基づいた方法の利点を維持しながら，時間とメモリのコストを増加させない．そして経験的な知識も機械翻訳ルールに組み込んでいるので，翻訳精度が高くなる．実験結果から，提案された方法が強健な翻訳の道具および実際的な機械翻訳システムの開発には有効なことを示した．
(キーワード): 翻訳規則 / コーパス / 経験知識

Li Shigang and Fuji Ren :
{Making a Local Map of Indoor Environments by Swiveling a Camera and a Sonar,
INFORMATION, Vol.4, No.2, 223-232, 2001.

(要約): 本論文は，カメラとソナーを回転させることにより屋内の環境のローカルの地図を作る方法を提案する．カメラを回転させることによって，高いアジマス角解決の全方向のあるパノラマ·イメージは得ることができる．その間に，境界端および壁に対応するRCDはソナーを回転させることにより得ることができる．多くの垂線が屋内の環境に存在するので，屋内の環境のローカルの地図はスペースの垂線の位置に基づいて得ることができる．本論文は，融合している方法を提案し，実際の屋内の環境で実験結果を与える．
(キーワード): ローカル地図 / カメラ / 実際屋内環境

Fuji Ren :
A Hybird Approach of Text Segmentation Based on Sensitive Word Concept for NLP,
Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Vol.2004, No.1, 375-388, 2001.

(要約): テキストセゲメンテーションは自然言語処理の重要なステップであるが，現在でも多くの問題が残されている．本論文では敏感語という新しい概念を活かし，総合的なセゲメンテーション手法を提案した．即ち，規則に基づく手法と統計的な手法を融合し，敏感語という概念により，テキストのセゲメンテーションを行う．いろいろな実験を行い，その有効性を確かめることができた．
(キーワード): テキストセゲメンテーション / 機械翻訳 / 敏感語

Fuji Ren and Li Shigang :
Dialogue Machine Translation based upon Parallel Translation Engines and Face Image Processing,
INFORMATION, Vol.3, No.4, 521-531, 2000.

(要約): 会話文の機械翻訳はテキストの翻訳より難しい．特に会話文では多くの非文法的な現象が多い．このような会話文の特徴に着目して，並列翻訳エンジンと顔イメージ情報を利用した新しい翻訳方法を提案した．言葉だけ会話文の意味解釈が同定できない場合，話者の顔表情により判別する新しいアプローチであるが，会話文機械翻訳システムの構築に有効であると考える．
(キーワード): 会話文機械翻訳 / 顔表情 / 並列翻訳エンジン

Fuji Ren and Nie Jianyun :
Sensitive Words and their application in Chinese Language Processing,
Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol.1902, No.1, 121-126, 2000.

(要約): 機械翻訳システムを構築する際，できるだけ長い語を基本単位として処理するのが望ましい．長い単位の語は複合語と呼ぶ．しかしながら，複合語において一部の複合語は一つの単位で処理できない．本論文では，大量のデータの解析を行い，敏感語という自然言語の概念を提案した．即ち，複合語を敏感語と非敏感語に分類することができる．本論文で中国語の敏感語およびその言語処理への応用手法を提案した．
(キーワード): 機械翻訳 / 敏感語 / 複合語

Zhou Qiang and Fuji Ren :
Acquisitions and Applications of Structure Preference Relations in Chainese,
Natural Language Engineering, Vol.6, No.2, 163-181, 2000.

(要約): 本論文では，曖昧な構造のための有用な分散情報から成る新しい曖昧表現スキーム(構造優先権関係(SPR))を提案する．2つの自動的な獲得アルゴリズム，Treebankから獲得したものと生のテキストから獲得したもの，が導入される．また，アルゴリズムの有効性を証明するいくつかの実験結果も与えられる．最後に，私たちは，優先権に基づいた解析および代表的な曖昧な構造の発見のような，言語学および自然言語処理にいくつかのSPR適用を導入し，いくつかの将来の研究方向を提案する．
(キーワード): 曖昧表現スキーム / 構造優先権関係 / 自動獲得アルゴリズム

任福継, 財満康通 :
自然言語記述からプログラムへの生成を支援するシステムの提案,
広島市立大学研究報告, Vol.99, No.012, 1-11, 1999年.

(要約): ソフトウエア開発において，ユーザの要求を正確にプログラムに反映するためには，ユーザ自身がプログラミングできることが最も望ましい．しかし，一般にユーザはプログラムの開発者ではないので，ユーザがプログラミング言語を学習しプログラムを開発するには大きな困難がともなう．ユーザにより自然言語記述で書かれた要求文をプログラムに変換システムがあれば，ユーザはプログラムを簡単に得ることができる．一方，コンピュータによる自然言語理解は困難であり，しかも自然言語記述には要求が過不足なく反映されるとは限らない．人間にとっては十分な表現であってもコンピュータではその意図を把握することは難しい面もある．本研究ではこのような問題を解決するため，予め用意した知識により自然言語文の曖昧性の解消手法，要求細分類化によりプログラムベースの検索手法，さらに，人間の部分介入によるプログラムの生成方法を提案する．我々はこの方法に基づくプロトタイプシステムAIDPGを構築し，算数の文章問題に関するプログラム生成実験を行った．AIDPGは自然言語入力モデル(NLI-Model)，自然言語解析モデル(NLA-Model)，プログラム生成モデル(PGG-Model)，インターフェース制御モデル(HMC-Model)から構成される．さらに，プログラム生成モデルは，プログラム構造管理モデル，データ構造及びデータタイプ管理モデル，プログラム(関数)ベース操作と管理モデルからなる．ここで，プログラムベースは予めシステムに用意されており，問題固有のプログラム(関数)の集合である．現在，AIDPGはまだ初歩的段階であるが，算数の文章問題のプログラムを生成する実験では，本研究で提案した方法は大変効果的であると考える．

Zhang Jianping and Fuji Ren :
An Optimal Combinations Approach for Cost Estimation Models of Management Information System,
INFORMATION, Vol.2, No.4, 471-478, 1999.

(要約): 管理情報システムのコスト評価について，システム生命周期モデルや推定コストモデルなどが提案された．しかしながら，このような単一のモデルを用いると，性能が不安定となり，適応される範疇が限定される．本論文では管理情報システムのコスト評価に関する最適な組み合せアプローチを提案した．その基本的なアイディアとしては，単一の手法ではそれぞれ長所もあれば短所もあるが，幾つかの単一の手法を組み込んで最適な融合方法を見つけることが挙げられる．さらに，幾つかの実際の実例を用い，実験と評価を行い，提案したアプローチの有効性を確認することができた．
(キーワード): 管理情報システム / システム生命周期モデル / 推定コストモデル / コスト評価

Nie Jian-Yun and Fuji Ren :
Chinese Information Retrieval: Using Characters or Words?,
Information Processing & Management, Vol.35, No.4, 443-462, 1999.

(要約): 現代の情報検索の欲求は，情報の爆発を前題としており，知的情報検索の課題は，この多様な内容を持つ膨大な文書の中から，多様な利用者が必要とする情報を，いかに容易かつ的確に提供するかである．和文を対象とした情報検索では，従来単語を分割してから，単語単位で検索方法を開発したが，中国語で書かれた文章に対する情報検索においては従来の方法が役には立たず，多くの問題が残されている．例えば，中国語の形態素解析の結果の正確率が高くないので，単語の同定が困難である．本論文では中国語を例とする情報検索では，単語か漢字かを利用する状況を分析して新しい情報検索手法を提案し，いろいろな実験を行った．
(キーワード): 報検索 / 単語単位 / 中国語

Jiang Shengping and Fuji Ren :
Visualization and Synthesizing of Ocean Waves,
INFORMATION, Vol.2, No.2, 243-248, 1999.

(要約): 本論文では目に見えるようにする海洋波の総合的な合成手法を提案した．シミュレーション結果から本手法の有効性を確認することができた．いくつかの応用例を記述した．
(キーワード): 海洋波 / シミュレーション (simulation)

任福継 :
T+文法の開発及びコーパスの収集,
広島市立大学研究報告, Vol.99, No.6, 1-83, 1999年.

(要約): 中国語の複文分解及び各システムを検討し，動詞の細分類を行い，中国語が主題型言語であるという観点から，中日両言語の特徴を抽出し，TSPO性質の中日機械翻訳システムへの応用手法を提案する．さらに，T+文法の概要を述べ，コーパスの収集資料を記述する．ここで，Tは文の主題，Sは文の主語，Pは文の述語，Oは文の目的語を示す．中国語文法の深層構造にはTSPO四つの項があり，TはS，P，Oと同一のレベルで使われている文法項である．実際にはこの深層構造TSPOからTSP，TPO，TSPOという深層構造に派生している．一方，日本語も主題型言語であると考えられる．その深層構造はTSOPであり，TSOPからいろいろな表層構造に派生している．この観点を用いると，従来の文法理論では解決できなかったいくつかの中国語特殊な文型は正確に解釈でき，正しい日本語文を生成できる．

Fuji Ren, Fan Lixin and Nie Jian-Yun :
On Rule Extraction from Translation Examples in Machine Translation,
Communications of COLIPS, Vol.9, No.1, 19-39, 1999.

(要約): 高性能の機械翻訳システムを実現するためには，いかに効率良く高精度な翻訳規則を獲得するかが解決すべき重要な問題となっている．本論文ではこの問題を解決するため，翻訳例文から機械翻訳用の規則を抽出する方法を提案する．この手法ではまず，対訳例文の形態素解析を行い，対訳単語の対(ペア)を同定する．そして，同定できた単語ペアの品詞分類により，単語ペアの推定を行う．また，同定できない単語について，人間の援助により，すべての単語ペアを推定する．このような情報を用いて，システムでは自動的に翻訳規則を獲得する．この翻訳規則は構文構造レベルの対応関係を持ち，訳語の選択規則や複数単語から構成された文型パターンからなる．
(キーワード): 機械翻訳システム / 対訳単語の対 / 翻訳規則

Fuji Ren :
Super-Function Based Machine Translation,
Communications of COLIPS, Vol.9, No.1, 83-100, 1999.

(要約): 高精度の機械翻訳システムを実現するために，ここ数十年にわたって，構文解析，意味解析，さらには文脈情報を利用するといった方法による数多くの機械翻訳システムが実用化されてきた．このような従来の研究では，流暢な訳文の生成並びに翻訳作業の自動化もしくは半自動化を目的としてきたが，現段階では多くの問題が未解決のまま残されている．本論文では，インターネットの急速な普及という情報社会の現状を鑑み，流暢な訳文の生成より，外国語情報をすばやく母国語で拾い読みすることを機械翻訳の目的とする考えに基づき，構文解析や意味解析などは行わず，単に言語と言語との間の構造関係を用いる多国語機械翻訳方法を提案する．本論文では，言語間の対応関係パターンをスーパー関数と定義し，このようなスーパー関数を用い，翻訳を行う．
(キーワード): スーパー関数 / 機械翻訳システム / 意味解析 / 構文解析

Fuji Ren :
The Concept of Sensitive Word in Chinese, --- Survey in a Machine-Readable Dictionary ---,
Journal of Natural Language Processing, Vol.6, No.1, 59-78, 1999.

(要約): 言語理解についてまず自然言語文を正確に解析しなければならないが，中国語や日本語など連続的に書かれている文に対し形態素解析は極めて重要である．特に中国語文では日本語の格助詞がないので，形態素解析は非常に困難である．多くの言語には，特殊な性能をもつ語群がある．例えば，形態素解析を行う際に，一番困難なことは組み合わせ的な性質をもつ曖昧性をいかに解消するかである．しかしながら，従来の方法ではこの問題を解決できないと考えられる．本論文ではこの問題を解決するため，「敏感語」という新しい概念及び解決方法を提案した．我々は，多くの曖昧性をもつ文字列なかに，数の少ない敏感語のみ検討すればよいという規則を発見した．我々は80,000規模の電子化辞書を用い実験と考察を行い，本論文で提案した方法の有効性を確認することが出来た． [担当部分]方法論，アルゴリズムの開発，実験システムの構築，まとめを担当した．
(キーワード): 自然言語文 / 敏感語 / 形態素解析 / 言語理解

Fuji Ren and Fan Lixin :
A New Approach to Using Corpus in Machine Translation,
INFORMATION, Vol.1, No.2, 85-103, 1998.

(要約): 本論文では翻訳規則に基づく新しい機械翻訳アプローチを提案する．これらの翻訳規則はコーパスから抽出したものであるが，伝統的なコーパスに基づくアプローチとは異なり，規則獲得システムは機械翻訳システムから切り離す．即ち，我々がまずコーパスから翻訳規則を抽出し，それを開発者に確認させてから，これらの規則を機械翻訳システムに組み込んでいる．このアプローチは実例による翻訳手法の利点を継承できると同時に，処理時間と記憶のコストをあまり増やさない．したがって，このアプローチは，速い反応と高い精度を必要条件とする実際的な機械翻訳システムの構築に応用可能であると考えられる．我々は本論文で提案する手法に基づく日中機械翻訳システムを構築し，いろいろな実験を行った．
(キーワード): 翻訳規則 / 機械翻訳

Zhang Jianping, Fuji Ren and Ren Deguan :
Algorithm Study on Large-Scale Feature Selection Problem,
Journal of Tsinghua University, Vol.38, No.s2, 154-156, 1998.

(要約): 大規模特徴抽出問題は人工知能研究において極めて重要な問題の一つである．従来，大規模特徴を抽出するために，いろいろな手法が提案されたが，多くの問題が残されている．このような従来の手法をシステム的に纏め，今後の研究方向を把握することが当面解決しなければならない課題である．本論文では人工知能における知識獲得及び特徴抽出に研究し，大規模特徴抽出問題の新しいアルゴリズムを提案した．このアルゴリズムに基づく実験システムを開発し，いろいろなシミュレーションを行った．
(キーワード): 大規模特徴抽出問題 / 人工知能 / 知識獲得

Fuji Ren and Luo Zhensheng :
A Multilayer Integration Approach to the Automatic Checking and Correction of Texts,
Technical Report, HCU, Vol.98, No.5, 1-11, 1998.

(要約): 漢字とテキストの特徴を如何に中国語テキストの自動校正に応用するかが重要な挑戦課題である．我々は多層の統合アプローチを提案する．これは中国語テキストの自動校正における規則に基づく方法と統計的な情報に基づく方法を融合して提案されたアプローチである．まず，中国語テキストにおける共通エラーを収集し分析する．そして，このようなエラーパターンを帰納し規則を纏める．最後に統合アプローチに基づきシステムを構築する．本論文では実験結果と考察を述べる．

Fuji Ren, Jian Youliang and Nie Jianyun :
Automatic Acquisition of Japanese-Chinese Translation Knowledge from Parallel Corpora,
Technical Report, HCU, Vol.98, No.4, 1-16, 1998.

(要約): 規則に基づく機械翻訳システムを実現するには，一番重大な問題の一つとしては翻訳知識の獲得である．本論文では，私たちは，日中翻訳の例からの翻訳知識を得る半自動プロセスを提案する．獲得された知識は，フレーズ対応関係や，文構造に関連した制約，言葉の依存関係などの構文的な構造に関係があることである．一旦獲得した知識がMTシステムに統合されれば，例によってカバーされた現象用の翻訳品質における改良を観察できた．

Fuji Ren, Jane Youliang, Chang Hongtao and Ma ZhengYang :
Automatic Acquisition of Machine Translation Rule from Parallel Corpora,
Communications of COLIPS, Vol.8, No.1, 43-69, 1998.

(要約): 多くの機械翻訳システムが，原言語から目的言語まで翻訳規則を使用している．使用される規則がある領域の言語現象に適用範囲を持っていることは前必要条件である．どのように必要な翻訳規則を得るかは重大な問題である．本論文では，並列コーパスからの機械翻訳規則の自動獲得の新しいアプローチを提案する．提案するアプローチでは，システムに追加情報を供給する「ユーザ」の存在を仮定する．すべての例のために情報をすべて一様に注釈する必要はないが，必要なときのみ，システムから提示し，ユーザの情報を受ける．システムが既に獲得した知識を備えた翻訳規則を生むことができる場合，ユーザは単にそれを確認するように依頼される．実験結果からこの手法の有効性を確認した．
(キーワード): 機械翻訳システム / 翻訳規則 / 自動獲得

Fuji Ren and Nie Jianyun :
Concept of Sensitive Word,
Technical Report, HCU, Vol.97, No.8, 1-11, 1997.

(要約): 機械翻訳では，複合語単位で利用できれば翻訳過程をより簡単にさせる．例えば，句「情報ハイウェイ」．「情報」および「ハイウェー」までを分離することが必要ではない．しかしながら，中国語のいくつかの複合語(句)は，分類される場合，文に著しく異なる役割を演ずることができる，より単純な言葉からできている．我々はこのような複合語を敏感語とよぶ．中国語機械翻訳では解析が失敗した場合，敏感語のみに戻りソリューションを快速に見つけることができる．

Fuji Ren and Ma Hongming :
A Robust Machine Translation System Based on Multi-Processes,
Communications of COLIPS, Vol.7, No.1, 17-26, 1997.

(要約): 母親は赤ちゃんのなき声を聞いて，赤ちゃんは母親に何かを訴えることを理解できる．恋人の間，夫婦間の発話では，語がいくつか並べられるだけで，コミュニケーションができ，互いに理解できる．これはなぜでだろうか?我々は人間のコミュニケーションメカニズムの解明をしているが，これはいろいろな制約，いろいろな世界知識の作用によるものと考えられる．コンピュータによる言語理解とコミュニケーシュンではいかに人間のコミュニケーシュンにおけるルバストをコンピュータで実現するかが非常に重要な課題である．本論文では複数のプロセスを利用しそれぞれの言語現象にその特徴を利用し頑健性を持たせる自然言語処理システムを構築する方法論を提案した．さらに，この方法に基づいてプロトタイプシステムを開発し実験と考察を行った．
(キーワード): コミュニケーション (communication) / 世界知識 / 言語現象 / 頑健性 / 機械翻訳

Fuji Ren :
An Algorithm for Determining Structural Particle,
Technical Report, HCU, Vol.97, No.5, 1997.

(要約): 本論文では，中国語への機械翻訳における困難な問題すなわち定語中の構造助詞「的」の有無の判定手法およびその実験結果について報告する．ここで，「定語」は中国語文法中の用語であり，日本語の限定語，修飾語と類似しているが，完全に一致していないので，本論文では中国語の表記「定語」を採用している．定語(DY)は，いろいろな面から中心詞(ZXC)を修飾することができるが，定語と中心詞のもつ意味関係はかなり複雑である．さらに，定語の後にはよく構造助詞「的」を伴い，「的」は定語の形式上の標識であるが，すべての定語が後に「的」を伴うわけではない．定語の後に「的」が使われるかどうかは，定語になる語句の性質と定語の表す文法的意味とに関係する．

Fuji Ren :
Super-Function Based Machine Translation Approach,
Technical Report, HCU, Vol.97, No.3, 1-16, 1997.

(要約): 規則ベースの機械翻訳，知識ベースマシン翻訳および例ベースの機械翻訳の実験の数および多様性は，著しく増大した．これらの方法は，自動的な高品質翻訳システム(AHQTS)を構築することを目標としている．本論文では，スーパー関数に基づいたMTと呼ばれる新しい機械翻訳アプローチを示す．日英中3ヶ国語教科書上の実験がシミュレートされた．結果は，この方法が効率的なことを示す．

Fuji Ren :
Machine Translation and Empirical Knowledge,
Science and Technology, Vol.2, No.2, 35-55, 1996.

(要約): 多言語処理技術が21世紀の3大情報インフラの一つとして位置つけられる．その中に，機械翻訳は言語処理における中心的な課題である．本論文では機械翻訳の歴史と現状を分析し，人間に有用な機械翻訳システムを構築するための技術を述べて，21世紀における機械翻訳の研究課題と発展動態を展望する．80年代は，機械翻訳をはじめとして，自然言語処理·自然言語理解システムへの期待が高まったが，90年代に入っていささか沈静化したように見える．本稿では，機械翻訳研究開発が間もなく再び隆盛を迎えると主張する．また，本稿では，経験知識を機械翻訳に導入するアプローチを提案し，特にいかにコーパスや実際な人間コミュニケーシュン場面からいろいろな経験知識を抽出するかの試みをした考察を述べる．
(キーワード): 言語処理技術 / 経験知識 / 機械翻訳

Fuji Ren :
Cooperative Distributed Processing for Machine Translation,
Technical Report, HCU, Vol.96, No.6, 1-8, 1996.

(要約): 自然な対話では，省略が多い不適格な文がある．強健な自然言語処理システムはそのような不適格な文を許可し，不適格な文から正確な解釈を引き出すことができるに違いない．しかし，既存の機械翻訳システムは，省略および不適格な表現を含む会話文を拒絶する．本論文は，機械翻訳における新しい概念，固執省略および敏感省略を提案する．また，分散協調機械翻訳手法を提案し，不適格な文を扱う方法を示す．

任福継 :
複数のプロセスを用いた協調融合型機械翻訳,
広島市立大学研究報告, Vol.96, No.5, 1-21, 1996年.

(要約): 自然な対話では，省略が多い不適格な文がある．強健な自然言語処理システムはそのような不適格な文を許可し，不適格な文から正確な解釈を引き出すことができるに違いない．しかし，既存の機械翻訳システムは，省略および不適格な表現を含む会話文を拒絶する．本論文は，機械翻訳における新しい概念，固執省略および敏感省略を提案する．また，分散協調機械翻訳手法を提案し，不適格な文を扱う方法を示す．

Fuji Ren :
SWKJC Machine Translation System Based on Translation Rules Acquired from Corpora,
Technical Report, HCU, Vol.96, No.4, 1-31, 1996.

(要約): この論文は，大規模のコーパスから抽出する翻訳規則に基づいた機械翻訳システムの方法を提案する．従来のアプローチと異なり，コーパスは翻訳システムから分けられる．これは，私たちがコーパスからの翻訳規則を最初に得て，次にこれらの翻訳規則を使用して，翻訳システムを構築することを意味する．この方法に基づいたSWKJCという日中機械翻訳システムを構築した．SWKJCには8万の語彙項目，3000の特殊な規則を備えた．

任福継 :
次世代自然言語における超並列処理について,
広島市立大学研究報告, Vol.95, No.23, 1-19, 1995年.

(要約): 現在のVLSI技術の進歩には著しいものがあり，従来では不可能であったような計算パワー，メモリ空間が容易に得られるようになってきた．さらに，VLSIの実装密度が飛躍的に向上し数万オーダのプロセッサを実装するような状況下で現実性を帯びてきた計算機アーキテクチャが超並列マシンであり，既にいくつかの製品が発表，販売されている．このような計算機アーキテクチャの革新は，自然言語処理にも影響を与えることは明らかである．このような背景で超並列自然言語処理が必ず登場していると考えられる．また，実現している超並列ハードウエアの特徴と自然言語処理の超並列性が必ずしも一致していない現実もあり，認知理論や言語理論における超並列の必要性の明確化ならびに処理手法レベルでの超並列処理の特徴を考察することは重要なことである．本論文ではまず超並列計算機の出現背景及びハードウエア技術などを考察する．特に，超並列機械翻訳という新しいパラダイムを提案し，いくつかの並列手法を述べる．さらに，現在のモデルで超並列自然言語処理をするときの問題点を考察する．最後に超並列自然言語処理今後の課題について述べる．

Fuji Ren :
Processing Method of Reservable Structural Ambiguities in Machine Translation,
Technical Report, HCU, Vol.95, No.18, 1-18, 1995.

(要約): 本論文では，日中機械翻訳における可保留構造的曖昧表現を提案する．可保留構造的曖昧表現とは，その曖昧関係を解消しなくても中国語に翻訳することができる日本語構造の曖昧な表現である．通常，異なる言語族にある言語間の機械翻訳について，その構造的な曖昧性を予め解消しなければならないが，可保留曖昧表現は例外できる．本論文はこの問題に注目し，日中機械翻訳における可保留曖昧表現の処理手法を提案する．
(キーワード): 多言語処理技術 / 機械翻訳システム / 経験知識 / 人間コミュニケーシュン

Fuji Ren :
Natural Language Processing,
Science and Technology, Vol.1, No.1, 51-62, 1995.

(要約): 本稿では，記号処理人工知能の典型である自然言語処理の今後の動向について述べる．次世代自然言語処理では世界知識をいかに有効的に利用するかが重要な課題である．本論文ではまず自然言語処理の基本的な流れを述べ，その直面する問題を考察し分類を行う．そして，言語理解という視点から自然言語の曖昧性及び人間のコミュニケーシュンでその曖昧性の対処メカニズムを検討し，オントロジーの自動構築手法を提案する．本稿では，次の幾つかの面で興味深く議論を行う．まず，現在の自然言語処理の研究課題として，曖昧性および曖昧性の解消，頑健性自然言語処理，超並列自然言語処理，言語の生成，解析と生成の融合について述べる．そして，知的対話処理，音声と言語との融合，機械翻訳，大規模コーパスについて述べ，日本での研究現状を考察する．
(キーワード): 自然言語処理 / 曖昧性 / コミュニケーシュン / 超並列自然言語処理 / 知的対話処理

范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
関連語を用いた文の分解に基づく中日機械翻訳システム,
情報処理学会論文誌, Vol.35, No.12, 2712-2724, 1994年.

(要約): 自然言語処理，例えば機械翻訳において，複文の処理は極めて重要であり，それも大変困難である．中国語文の実際上の使用度から見ると，単文が極めて少なく，複文の方が多い．従って，中国語機械翻訳システムの実用という見地から言えば，複文の翻訳は極めて重要である．本論文では，中国語複文と日本語複文との対応関係を検討し，関連語を用いて複文をいくつかの単文に分解し，それぞれの単文の翻訳結果から最終の訳文を生成する手法を提案した．また，関連語の処理を効率的に行うために，多数の教科書及び科学技術文献から関連語に対応する訳文の文型を抽出してそれらを訳文関数と名付け，入力された中国語文中で関連語が認識されたなら，詳細な文法解析を行わず，訳文関数を用いて直接訳文を生成している．さらに，関連語の多義性を解消するため，関連語に関係する要素の意味属性を用いて多義性の解消を行っている．
(キーワード): 中国語複文 / 日本語複文 / 中国語機械翻訳システム / 関連語

范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
中日機械翻訳における離合詞の処理手法,
情報処理学会論文誌, Vol.35, No.9, 1702-1713, 1994年.

(要約): 言語には，系統または規則的な面と無系統または無規則的な面の両面があり，さらには離散的，連続的という両面もあると考えられる．その一例として，我々の研究開発している中日機械翻訳において，中国語の「詞」，特に「離合詞」を考える．離合詞とは，一つの単語は別の単語によっていくつかの部分に分離されているものである．このような離合詞を上手く認識できなければ，機械翻訳はもちろん，形態素解析，構文解析も正確に行われないと考える．本論文ではこのような離合詞の認識方法を提案し，さらにそれを中日機械翻訳へ応用する方式を述べた．
(キーワード): 離合詞 / 機械翻訳 / 規則

任福継, 范莉馨, 宮永喜一, 栃内香次 :
日中機械翻訳における係り受け構造の可保留曖昧関係について,
情報処理学会論文誌, Vol.34, No.8, 1682-1691, 1993年.

(要約): 非同族言語間の機械翻訳では，原言語の係り受け構造の曖昧性をあらかじめ解消しなければならないと言われている．日本語と中国語は非同族の言語であり，文全体の構造は異なるが，文のある部分ではその語順が同じ部分が存在する．この同じ部分に関しては，日本語の係り受け構造の曖昧性を残したまま翻訳された中国語においても日本語の意味を支障なく復元されると考えられる．この部分の翻訳は，あらかじめ与えておいた訳文関数を用いて行うことができる．本論文では，上記のことに着目して日中機械翻訳における可保留曖昧関係を提案する．可保留曖昧関係は原言語の係り受け構造の曖昧性を解消しなくてもその訳文を生成できる曖昧関係である．具体例として，並列助詞「と」と連体助詞「の」と名詞からなる名詞句および用言連体形からなる文の係り受け構造の可保留曖昧関係について検討し，翻訳手法を提案した．可保留曖昧関係という概念は他の言語ペアに対しても有効であると考える．
(キーワード): 非同族言語 / 係り受け構造 / 曖昧性 / 可保留曖昧関係 / 翻訳手法

任福継 :
日中機械翻訳における可保留曖昧関係,
Journal of Dalian University of Technology, Vol.33, No.2, 242-251, 1993年.

(要約): 新しい概念，日中機械翻訳における可保留曖昧関係(RSA))を提案する．RSAは原言語でその曖昧性を解決されずに，中国語に翻訳することができる日本語の構造的な曖昧な表現である．通常，ある言語を，異なる言語族の他方に翻訳する場合，構造の曖昧な表現を解消しなければならない．しかしながら，日本語と中国語はほとんど文構造上に同じ言語族に属していないが， RSAを可能にして，それらの文のいくつかの部分は類似している．本論文ではいくつかのRSAパタンを検討し，翻訳方法を提案する．この方法に基づいた実験のシステムを構築し，翻訳実験を行った．その結果は提案された方法が全く有効なことを示した．
(キーワード): 可保留曖昧関係 / 日中機械翻訳システム

范莉馨, 任福継, 栃内香次, 宮永喜一 :
中日機械翻訳における複合語の自動合成,
情報処理学会論文誌, Vol.33, No.9, 1103-1113, 1992年.

(要約): 機械翻訳において，出来るだけ長い単語を認識して翻訳ルールを適当するのが望ましい．本論文では，中国語の複合語の特徴を検討し，複合語の自動合成手法を提案した．さらに，複合語の日中機械翻訳方法を開発し，実験システムに組み込んでいろいろな翻訳実験を行った結果，本論文で提案した手法は中日機械翻訳システムに極めて有効であることを確認した．
(キーワード): 複合語 / 機械翻訳

任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
意味属性による補助語の推定アルゴリズム,
情報処理学会論文誌, Vol.32, No.11, 1374-1382, 1991年.

(要約): 日中機械翻訳システムを研究するためには，(1)独立品詞の語順の確定，(2)補助語とくに日本語格助詞に対応する補助語の推定が必要と考えられる．本論文では(2)について論じる．一般に，日本語の各助詞に対応する中国語補助語は一対多であるので，複数補助語候補から正しい補助語の推定は日中機械翻訳を行うとき解決しなければならないという問題がある．本論文では，まず，教科書，文献など約12000文から格助詞及びその関連情報を抽出し，この情報を分析してから，意味属性による日本語格助詞に対応する中国語補助語を推定する手法を提案する．そして，格助詞の多義性を解消する役割をもつ日本語格助詞と中国語補助語との関連表を求め，格助詞を含む1200文の実験を行った．その結果により，提案した手法の有効性を確認することが出来た．
(キーワード): 補助語 / 意味属性 / 格助詞 / 日中機械翻訳システム

任福継, 范莉馨, 宮永喜一, 栃内香次 :
家族モデルを用いた文の分解に基づく日中機械翻訳システム,
情報処理学会論文誌, Vol.32, No.10, 1249-1258, 1991年.

(要約): 本論文では文の分解による家族モデルを提案し，このモデルを用いた日中機械翻訳実験システムを述べる．家族モデルは父親モジュール，太郎モジュール，次郎モジュール，花子モジュールからなる．父親モジュールは翻訳全体の制御，特に入力文を基本文と常用文型に分解する．太郎モジュールは，基本文の解析を行い，目的言語文法に従って語順の調整を行う．次郎モジュールは，常用文型の処理を行う．花子モジュールは補助語を推定する．最後に，父親モジュールによってすべての情報を総合して訳文を整理する．4つのモジュールが独立的に構築されるので，翻訳システムの改良などが容易に実現される．また，太郎，次郎，花子モジュールは相互間に情報交換がないので，並列処理ができる．
(キーワード): 家族モデル / 日中機械翻訳

任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
日中常用文型機械翻訳システム,
電子情報通信学会論文誌(D-II), Vol.74, No.8, 1060-1069, 1991年.

(要約): 日本語の文章に頻繁に現れる文型を常用文型と定義する．このような文型を人間が翻訳する場合，その部分の詳しい文法分析を行わず直接に訳文を得ている．本論文ではこのような人間の翻訳方法を見習い，コンピュータでの実現する手法を開発した．この手法で得られた中国語訳文は，常用文型に対応して選択された補助語によりアスペクトやモダリティを満足する．本手法の要点は，(1)各々の常用文型についてその訳文条件を調べ，訳文関数を求めること，(2)訳文関数を用いて直接訳文を生成すること，(3)意味属性によって多義性を解消すること，の3点にまとめられる．この手法は大別して次の3つの部分より構成される．(1)日本語文の解析ならびに常用文型の抽出，(2)日本語常用文型に対応する中国語表現の多義性と多訳性の解消，(3)中国語表現に現れる補助語の語順および修飾対象の確定．
(キーワード): 常用文型 / 機械翻訳 / 中国語 / 日本語

任福継 :
Fanout Point-Oriented Fault Simulation in VLSI,
Journal of Chinese Computer, Vol.13, No.2, 133-138, 1990年.

(要約): VLSIの故障検査を行う場合，回路を分割して試験したり，回路中の信号をモニタすることが困難であるために，大規模な回路では故障試験に膨大な入力系列(検査系列)を必要とする．しかし，このような検出できる故障をシミュレーションすると，やはり膨大な時間が必要であるので，その高速化が求められている．本論文では，分岐点指向の並列大規模な論理システムの故障シミュレーション方法を提案した．従来の手法では，すべての節点をシミュレーションしなければならないが，本方法では分岐点のみを行う．また，本手法では，正常回路と複数の故障回路の論理値をホスト計算機の1ワードのビット演算を用いてシミュレーションを行う．それで，ビット演算の並列処理による高速化が達成されている．統計によると，平均的に分岐点は5分の1から10分の1程度で，本手法は極めて高速である．そして，理論的にこの手法の正確性を証明できた．
(キーワード): 故障シミュレーション / 大規模な回路

任福継, Wei Daozheng :
Fault Simulation Algorithm for Multiple-Valued Logic Systems,
Journal of Microelectric Test, Vol.2, No.4, 36-41, 1988年.

(要約): 多値論理回路の故障シミュレーションは2値論理回路と異なり，従来の手法では膨大な探索時間が必要なので，大規模な回路について流用できない．本論文では多値論理回路の故障診断の新しい手法を提案した．この手法では，分岐点のみに並列な手法で故障シミュレーションを行い，他の節店に簡単な探索で故障点を同定できるので，高い効率ですべての故障を検索するこつができる．分岐点とは，該節点から一つ以上の経路が存在し，なおかつ，全体的に回路を形成している節点である．本論文では，このような分岐点だけ故障の伝播に敏感であり，このような点の故障を同定できれば，多の節点の故障を簡単に検索できることを示した．幾つかの回路を用い，実験を行ったが，本手法の有効性を確認するこつができた．
(キーワード): 多値論理回路 / 故障シミュレーション

Chen Junliang, 任福継, Ma Yue :
Graph Algorithm for Fault Simulation in Digital System,
Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, Vol.10, No.3, 1-10, 1987年.

(要約): デジタル·システム中のフォールト·シュミレーションのため，新しいグラフ·アルゴリズムを提案する．グラフ·アルゴリズムの根本概念は，従来のフォールト·シュミレーション·アルゴリズムの中で使用されるような故障リストに対するオペレーションを交換するためにデジタル·システムの構造の情報を利用することである．グラフ·アルゴリズムの第一歩は，デジタル·システムを条件付きグラフに変形する．敏感になったパスはすべて，条件付きグラフの横断により識別される．デジタル·システムの主要な出力に到達可能な1つのパス上の故障はすべてを検知することができる．同時のシーケンス回路中のフォールト·シュミレーション用のアルゴリズムが与えられる．メモリー·チップを備えたデジタル·システムのためのグラフ·モデルおよびメモリ·スペース圧縮のための方法も，この論文に記述される．
(キーワード): 故障シミュレーション / デジタルシステム / グラフアルゴリズム

任福継 :
An Algorithm for Determining Chromatic Number and the Practical Approach,
Journal of Computer Applications and Software, Vol.3, No.4, 58-63, 1986年.

(要約): グラフ理論中の色の数を決定することは非常に困難な問題である．本論文では，色の数を決定するため，マトリックス互換カバーと呼ぶ新しいアルゴリズムを提案する．このアルゴリズムに基づいた実際的なアプローチも与えられる．アルゴリズムは記憶問題(授業時間割表問題など)を解決するために使用することができる．このアルゴリズムはコンピュータの中でインプリメントされると同様に手作業でも簡単に実施できる．アルゴリズムに基づいた実験のシステムは構築され，大学授業時間割表の実験が運ばれた．結果は，提案された方法が全く有効なことを示します．
(キーワード): グラフの色数 / 授業時間割表問題

MISC

大坂京子, 千葉進一, 谷岡哲也, 安原由子, 任福継, 川西千恵美, 高坂要一郎, 三船和史, 大森美津子 :
精神科アウトカム管理システム:PSYCHOMSの開発とその課題,
香川大学看護学雑誌, Vol.16, No.1, 85-91, 2012年.

(要約): 2006 年よりコンピュータによる看護管理システム:Psychiatric Outcome Management System(PSYCHOMS®，登録商標，高坂要一郎ほか)を開発し，クリニカルパス(以下，CP)に基づくチームケアの成果(アウトカム)管理を行うことで，看護管理者の役割の一部を支援する研究を続けてきた．本システムは現在，A 県 B 精神科病院で臨床試用されている．コンピュータを用いた CP のアウトカム管理を行うためには，多職種のケア内容をコンピュータに入力し，自動的に管理し，各職種が使いやすく作成することが重要となる．本システムは多職種が使用し，院内での患者アウトカムの統一ができ，情報共有が容易になる．特徴として，①コンピュータによる CP の管理，②多職種による患者アウトカムの管理， ③バリアンスの蓄積や解析，④看護日誌システム，看護計画システムと看護管理支援システム(看護管理に必要な情報の分析)の装備，の 4 点があげられる．今後の課題として，(1)PSYCHOMS® に具備する機能の標準化ための全国調査，(2) 標準化された PSYCHOMS® の開発および商品化のための継続研究がある．それにより，他の精神科病院で本システムの使用が可能になると考えられる．
(キーワード): 精神科看護管理システム / クリニカルパス / 看護管理日誌 / 看護診断 / アウトカム
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520853833870344960

(CiNii: 1520853833870344960) 片岡睦子, 谷岡哲也, 森口博基, 永峰勲, 高坂要一郎, 任福継, 山本亜衣, 西村美香, 岸本真由子, 中屋公子, 多田敏子, 橋本文子, 松下恭子, 山下留理子, 後藤新市 :
急性期治療病棟で用いる統合失調症用のクリニカルパスをベースとしたアウトカム管理者の職務内容の検討,
季刊こころの臨床 a·la·care, Vol.24, No.2, 229-244, 2005年.

(要約): 近年，ケアの質改善を目指してクリニカルパスは用いられるようになった．しかし日本では，統合失調症患者のためのクリニカルパスとアウトカム管理のための項目は十分に検討されていない．この研究の目的は，急性期治療病棟で用いる統合失調症用のクリニカルパスをベースとしたアウトカム管理の確認項目の検討を通してアウトカム管理を担うものの職務内容を明確化することである．筆者らは，(Interdisciplinary Collaborative Team Care Model: ICTCM)を2000年に導入し，1999年の平均在院日数205．7日(1994年の平均在院日数675．5日)を2004年には155．2日に短縮した精神科専門の病院(ベッド数243床，病床回転率235．9%，病床利用率86．8%)において，学際的なケア提供者と事務責任者を調査対象として，聞き取り調査を行った．その結果から，急性期治療病棟で用いる統合失調症用のクリニカルパスをベースとしたアウトカム管理を行うための職務内容の詳細を明確にした．
(キーワード): 統合失調症 (schizophrenia) / Outcome Management / Clinical Path / Nursing Administration / Team Care
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1571698600792579840

(CiNii: 1571698600792579840) Shin-ichi Chiba, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Tetsuya Tanioka :
Analysis of electroencephalographic activity in condition of emotional activation in human,
International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, Vol.1, No.1, 445-450, 2005.

総説・解説

Fuji Ren and Yu Gu :
Motion and Emotion Sensing Driven by Big Data,
ZTE Communications, Vol.15, No.S2, 1-2, Dec. 2017.

(要約): 本稿では，社会的ビッグデータに対する感情分析手法について述べる．ソーシャルビッグデータとは，インターネットソーシャルネットワーキングサービスに出現しているテキストデータを意味します．私たちは，感情分析のために，これらのコーパスに多言語Webコーパスと注釈付き感情タグを収集します．これらのデータは手作業による注釈で構成されているため，品質は高いが量は少ない．このコーパスに基づいて高品質の感情分析モデルを作成し，社会的ビッグデータの分析に用いると，以前には知り得なかったインターネット通信における感情的感情や人の行動を統計的に分析することができます．本稿では，過去の研究で作成した高性能感情コーパスと自動構築体を統合し，そのモデルに基づいたTwitterのツイートからなる大規模なコーパスを解析するための感情分析モデルを作成する．大規模尺度コーパスの時間軸解析とモデル評価の結果，提案手法の有効性を示す．

Zhong Huang, 任福継, Min Hu :
知能ロボットの現状及びその発展,
ROBOT, Vol.38, No.2, 225-232, 2016年2月.

(要約): 限られた数のモータで表情の制御パラメータを手作業で設定する際の限界を克服するため，Kinectに基づくAAM(アクティブアピアランスモデル)を組み合わせることにより，RBF(radial basis function)ニューラルネットワークに基づくヒューマノイドロボットのオンライン表情模倣アルゴリズムを提案する．オフライン表情学習フェーズでは，モータ制御値と顔変形特性との間のマッピング関係を反映するRBFネットワークに基づいてフォワードメカニックスモデルをモデル化し，さらに，連続運動運動の滑らかさを包み込む逆予測モデルを開発する．オンライン表情模倣フェーズでは，フォワードメカニックモデルと逆予測モデルに基づいて，ロボットとパフォーマーとの間の変形偏差を最小にするために最適なモータ値を解決する．さらに，発現模倣の瞬間的類似性およびモーターの連続運動の滑らかさを調整するために重み付け係数が導入される．最後に，2つのモデルの合理性と汎化能力を平均統計と予測偏差の観点から検証し，重み係数が時空間類似性と滑らかさに及ぼす影響についてさらに議論する．実験結果は，前進機械モデルの変形偏差が1%未満であり，逆予測モデルのモータ制御偏差が1.5%未満であることを示している．
(キーワード): humanoid robot / RBF (radial basis function) neural network / online facial expression imitation / facial expression similarity / motion smoothness
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.13973/j.cnki.robot.2016.0225
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.13973/j.cnki.robot.2016.0225

(DOI: 10.13973/j.cnki.robot.2016.0225) 任福継, Xiao Sun :
知能ロボットの現状及びその発展,
Science & Technology Review, Vol.33, No.21, 32-38, 2015年11月.

(要約): 科学技術の進歩と社会発展の発展に伴い，人々は退屈な日常業務からより自由になりたいと考えている．インテリジェントロボット市場の発展を促進する．インテリジェントなロボット技術やロボットの分類，あらゆる歩行におけるインテリジェントなロボットの応用など，インテリジェントロボットの国内外のコミュニティの現状と開発レベルについて説明し，インテリジェントロボットの開発動向と展望を探った．
(キーワード): intelligent robot / artificial intelligence / development status / prospects / forecast

Yu Wang, 任福継, Changqin Quan :
音声対話システムにおける対話管理手法について,
Computer Science, Vol.42, No.6, 1-8, 2015年6月.

(要約): 音声会話システムは人工知能における重要な分野であり，近年，快速に研究開発されている．本稿では，音声システムの概要，現状，課題，そして今後の展望について考察し，特に，これから音声会話に関する研究方向と応用について述べる．さらに，音声会話システムのモジュール構築，モジュール間の管理，モジュール機能拡張に調査と分析を行った．

任福継 :
Robotic Cloud and Robotic School,
Science and Technology Review, Vol.30, No.9, 73-79, 2012年3月.

(要約): In the near future, robots with advanced intelligence will be used for the service of society, families, and individuals. The concept of an advanced intelligence machine, which is a device that uses both natural and artificial intelligence and is capable of affective recognition and generation of affective speech and behavior, is proposed in this paper. We describe the concept of a ``robotics cloud'' for use by advanced intelligence machines in human robot interactions and provide a theoretical framework and technology blueprint of the construction of a robotics cloud. In addition, we propose a ``robotics school'' for building robotics clouds and describe a framework for the school, its certification program, and a method for authentication of the school. The influence of robots on the development of society, scientific and technological progress, and human robot relationships are also discussed.
(キーワード): advanced intelligence machine / robotics cloud / robotics school / robotics certification and robotics degrees / human robot interaction / human-machine robot

光吉俊二, 任福継 :
人間の感情を測定する,
電気学会誌, Vol.125, No.10, 641-644, 2005年10月.

(要約): 機械が人間を理解するからには，機械が人間の心(感情状態)を感受できないといけない．そこには，「人間の感情は本人が自覚するより明確さに欠けている」という問題がある．感受性の基準となるべき人間の感情認識や，また「感情」として表層化される以前の心的特性の解明までには至っていない．本稿では人間の感情を測定する手法，問題点および今後の課題を解説する．
(キーワード): 感情認識 / 主観評価比較 / 自然感情 / 意図的な感情
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejjournal.125.641
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001204662439552; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejjournal.125.641

(DOI: 10.1541/ieejjournal.125.641, CiNii: 1390001204662439552) Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Multi-Lingual Multi-Function Multi-Media Intelligent System,
Bulletin of Faculty of Engineering, The University of Tokushima, No.47, 21-34, Mar. 2002.

講演・発表

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) 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) 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) 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) 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) 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) Liang Li, Min Hu, Fuji Ren and Haijun Xu :
Temporal Attention Based TCN-BIGRU Model for Energy Time Series Forecasting,
2021 IEEE International Conference on Computer Science, Artificial Intelligence and Electronic Engineering (CSAIEE), 187-193, SC, USA, Aug. 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CSAIEE54046.2021.9543210
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CSAIEE54046.2021.9543210

(DOI: 10.1109/CSAIEE54046.2021.9543210) Kui Zhang, Min Hu, Fuji Ren and Pengyuan Hu :
Sentiment Analysis of Chinese Product Reviews Based on BERT Word Vector and Hierarchical Bidirectional LSTM,
2021 IEEE International Conference on Computer Science, Artificial Intelligence and Electronic Engineering (CSAIEE), 9-14, SC, USA, Aug. 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CSAIEE54046.2021.9543231
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CSAIEE54046.2021.9543231

(DOI: 10.1109/CSAIEE54046.2021.9543231) Jing Wang, Fuji Ren and Yindong Dong :
Application of Multiple Neural Networks in Aspect Sentiment Analysis,
2021 IEEE 6th International Conference on Cloud Computing and Big Data Analytics, 178-182, Chengdu, Apr. 2021.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICCCBDA51879.2021.9442548
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICCCBDA51879.2021.9442548

(DOI: 10.1109/ICCCBDA51879.2021.9442548) 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) Weiwei Zhang and Fuji Ren :
ELMo+Gated Self-attention Network Based on BiDAF for Machine Reading Comprehension,
IEEE 11th International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), 1-6, Beijing, Oct. 2020.

(要約): Machine reading comprehension (MRC) has always been a significant part of artificial intelligence and the focus in the field of natural language processing (NLP). Given context paragraph, to answer its query, we need to encode complex interaction between the question and the context. In the late years, with the rapid progress of neural network model and attention theory, MRC has made great advances. Especially, attention theory has been widely used in MRC. However, the accuracy of the previous classic baseline model has some upside potential and some of them did not take into account the long context dependence and polysemy. In this paper, for resolving the above problems and further improve the model, we introduce ELMo representations and add a gated self-attention layer to the Bi-Directional Attention Flow network (BIDAF). In addition, we employ the feature reuse method and modify the linear function of answer layer to further improve the performance. In the experiment of SQuAD, we prove this model greatly exceeds the baseline BIDAF model and its performance is close to the average level of human test, which proves the validity of this model.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSESS49938.2020.9237663
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85096179019

(DOI: 10.1109/ICSESS49938.2020.9237663, 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
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(DOI: 10.1109/ICMA49215.2020.9233582) Liyuan Liang, Xiaodong Ji and Fuji Ren :
Attention-based Bi-LSTM-CRF Network for Emotion Cause Extraction in Texts,
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/ICMA49215.2020.9233688
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICMA49215.2020.9233688

(DOI: 10.1109/ICMA49215.2020.9233688) Quan Wang, Fei Wang, Peilin Jiang and Fuji Ren :
Binary K-means Tree Ensemble Classifiers,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Wenjie Liu, Fuji Ren and Guoqing Wu :
Multi-scale Receptive Field Fusion Residual Network for Image Classification,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Duo Feng and Fuji Ren :
Real-time Dynamic Facial Expression Recognition System Based On CNN-GRU,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Kaixuan Wang, Hongjun Ni, Fuji Ren, Jiaqiao Zhang, Shuaishuai Lv and Xingxing Wang :
Thermal Fault Area Recognition and Location System based on Infrared Image,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. 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. Tianhao She and Fuji Ren :
A humanoid robot based on neural network architecture for accompanying children with autism,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Siyuna Xue and Fuji Ren :
Capsule Network with TC Loss for Intention Detection,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Jiawen Deng and Fuji Ren :
Local Label Correlation Learning for Multi-Label Classification,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Rongyu Dou and Fuji Ren :
Detecting Early Stage Depressions Based on Compound Neural Language Understanding,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Qian Zhang and Fuji Ren :
Potential Preference Based Bayesian Personalized Ranking for One-Class Collaborative Filtering,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Ziyun Jiao and Fuji Ren :
Improved of RelGAN for Text Generation,
The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Xian, China and Web, Oct. 2020. Yuki Obayashi, Feni Betriana, Tetsuya Tanioka, Tomoya Yokotani, Ryuichi Tanioka, Chihiro Kawai, Hirokazu Ito, Yuko Yasuhara, Kyoko Osaka, Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren and Yoshihiro Kai :
Development issues on communication robots' application in order to use for the older people care,
The 15th NLPKE (NLPKE 2020), 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
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(DOI: 10.1117/12.2579255) Yokotani Tomoya, Tanioka Ryuichi, Kawai Chihiro, Betriana Feni, Hirokazu Ito, Yuko Yasuhara, Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren and Tetsuya Tanioka :
Human operator's "Characteristic of autonomic nerve activity as psychological burden" and " Clarification of thinking process for AI development" while operating the humanoid robot conversation program,
The 15th NLPKE (NLPKE 2020), WEB, Oct. 2020. 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
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(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
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(DOI: 10.1109/ICBDA49040.2020.9101205) Qian Chu, Min Hu, Xiaohua Wang, Yu Gu, Fuji Ren and Tian Chen :
Facial Expression Recognition Based on Contextual Generative Adversarial Network,
the 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2019), Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073699
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(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073699, Elsevier: Scopus) Yu Gu, Xiang Zhang, Zhi Liu and Fuji Ren :
WiFi-based Real-time Breathing and Heart Rate Monitoring during Sleep,
IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Waikoloa, HI, USA, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/GLOBECOM38437.2019.9014297
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(DOI: 10.1109/GLOBECOM38437.2019.9014297, Elsevier: Scopus) Xi Wan, Fuji Ren and Yong Deng :
Using Inception-Resnet V2 for Face-based Age Recognition in Scenic Spots,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 159-163, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073696
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(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073696, Elsevier: Scopus) Jiaqiao Zhang, Fuji Ren, Hongjun Ni, Zhenya Zhang and Kaixuan Wang :
Research on Information Recognition of VAT Invoice Based on Computer Vision,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 126-130, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073749
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(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073749, Elsevier: Scopus) Fei Ding, Zhijing Guan and Fuji Ren :
A Fast Optimization Algorithm for Nearest Neighbor Architecture Based on Quantum Weight,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2019), 73-78, Singapore, Dec. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073740
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(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073740, Elsevier: Scopus) 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
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(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
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(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
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(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
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(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) Fuji Ren :
Advanced Intelligence in Big Education,
The 1st World Science and Technology Development Forum, Beijing, Oct. 2019. Fuji Ren :
Can artificial intelligence ride the vast wilderness of big education and big health?,
Nanzhou University, Nanzhou, China, Sep. 2019. Fuji Ren :
Big Intelligence Education and Big Intelligence Health,
Tsuinghua University, Beijing, China, Sep. 2019. 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) Fuji Ren :
AI knows your own better than you,
International Artificial Intelligence Education Forum, Hefei, China, Aug. 2019. Tao Hong, Xiao Sun, Feng Tian and Fuji Ren :
Sentiment Classification and Personality Detection Via Galvanic Skin Response Based on Deep Learning Models,
The 5th International Conference on Big Data Computing and Communications, 313-317, Qingdao, China, Aug. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/BIGCOM.2019.00054
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85076101681

(DOI: 10.1109/BIGCOM.2019.00054, Elsevier: Scopus) Chuanzheng Wei, Xiao Sun, Feng Tian and Fuji Ren :
Speech Emotion Recognition with Hybrid Neural Network,
The 5th International Conference on Big Data Computing and Communications, 298-302, Qingdao, China, Aug. 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/BIGCOM.2019.00051
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85076102550

(DOI: 10.1109/BIGCOM.2019.00051, 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) Fuji Ren :
On the evolution of artificial intelligence and its topics,
Harbin Institute of Technology, Harbin, China, Jun. 2019. 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) Fuji Ren :
Advanced Intelligence and Emotional Robot,
Tongji University, Shanghai, China, May 2019. Mengmeng Huang, Jun Liu, Yu Gu, Yifan Zhang and Fuji Ren :
Your WiFi Knows You Fall: A Channel Data-driven Device-free Fall Sensing System,
the 53rd IEEE International Conference on Communications (ICC), Shanghai, May 2019.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICC.2019.8762032
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85070209623

(DOI: 10.1109/ICC.2019.8762032, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
5G's 5WH and 5G + AI usher in a life revolution,
The Second International Workshop on 5G Networking Technologies, kunshan, China, May 2019. Fuji Ren :
Artificial Intelligence and Emotional Robot,
Nandong University, Nandong, China, Apr. 2019. Fuji Ren :
Artificial Intelligence · Current Situation of Emotional Robot · Future Direction,
University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China, Apr. 2019. Fuji Ren :
Direction of artificial intelligence in the next 30 years,
Tongji University, Shanghai, China, Feb. 2019. Jinliang Guo, Fang Fang, Wei Wang and Fuji Ren :
EEG Emotion Recognition Basedon Granger Causality and Caps Net Neural Network,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2018), 47-52, Nanjing, Nov. 2018.

(要約): 感情認識は，ブレイン - コンピュータインターフェース分野では非常に困難な課題であり，医療，教育，軍事，その他の分野で非常に重要です．分類問題は感情認識研究の分野への鍵です．本論文では，CapsNetニューラルネットワークに基づく分類モデルを提案した．元のEEG信号のグレンジャー因果性特徴を抽出することによって，スパースグループ投げ縄アルゴリズムは特徴スクリーニングのために使用されて，得られた高関連性特徴サブセットは最終的な感情分類を達成するためにネットワークの入力として取られる．実験結果は，モデルパラメータとネットワーク構造を調整することによって，構築したCapsNetニューラルネットワークがSEGとCNNと比較して，EEG信号で感情分類を行い，価数と覚醒感情次元の下で88.09%と87.37%の平均分類精度を得ることを示した．分類システムはより良い結果を得て，EEG感情分類の成績を有意に改善することができた． CapsNetがEEGの感情分類に適用されるのは今回が初めてです．

Jinghan Xu, Fuji Ren and Yanwei Bao :
EEG Emotion Classification Based On Baseline Strategy,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2018), 43-46, Nanjing, Nov. 2018.

(要約): パターン認識の重要なタスクとしての脳波図(EEG)感情計算は，近年ますます注目を集めており，人間とコンピュータの相互作用，感情計算および医療分野で広く使用されている．ほとんどの研究は，場合によってはより高い分類精度を達成するために特に有効な特徴および分類子を見つけることに焦点を当ててきたが，ほとんどの方法は特定のタスクまたはデータの下でのみ有効であり，広い適用性を欠いている．本論文では，新たに生成されたベースラインを獲得するために感情的特徴を導入し，次に実験的誤差を減少させ分類方法の汎用性と有効性を改善するように感情的特徴における個別化特徴を較正する新しいベースライン戦略を提案する． DEAPデータセットに対して，ベースライン戦略とベースライン戦略なしの分類比較実験を行いました．選択された方法は異なるパワースペクトル密度(PSD)特徴抽出方法を採用し，それぞれサポートベクトルマシン(SVM)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって分類される．結果は，ベースライン戦略を用いた実験がより良い分類結果を達成することを示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691174
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064976517

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691174, Elsevier: Scopus) ZiyunJiao Jiao, Yi Yang, Hairong Zhu and Fuji Ren :
Realization and Improvement of Object Recognition System on Raspberry Pi 3B+,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2018), 465-469, Nanjing, Nov. 2018.

(要約): 本論文は，深さ方向に分離可能な畳み込みと改良線形ボトルネックブロックに基づく軽量畳み込みニューラルネットワークを提案した．ネットワーク構造を慎重に設計することで，モデルの実行時間とスペースの複雑さが軽減されます．ニューラルネットワークモデルは，ARMアーキテクチャの装置上で流暢に実行して，オブジェクト認識およびオブジェクト検出などのタスクを完了することができる．Raspberry Pi 3B +で認識実験を行うために，ImageNetからの20のカテゴリの一般的なオブジェクトがランダムに選択されます．実験結果は，試験データセットにおけるモデルのTop1精度は91%に達することができ，そして224×224ピクセル画像の平均認識速度は176msに達することができることを示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691297
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064981799

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691297, Elsevier: Scopus) Siyuan Xue and Fuji Ren :
Dialogue Act Recognition for Open-Domain Based on Word-level Sequence Annotation with CRF,
IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science, 36-40, Beijing, Nov. 2018.

(要約): 対話システムでは，自然言語の理解はヒューマンマシンインタラクションに大きな影響を与えます．また，自然言語はその内容の中に膨大な量のノイズを含んでいます．なぜなら，その長さは短くて，さらに自由形式からです．この観点から，この文書は，適切な機械学習方法を捜すために，有用な特徴表現を設計し，これらの特徴セットを検証することです．その上，対話は発話に関連するラベルとして作用し，シーケンスラベル問題として見ることができる．この状況を考慮して，本論文は対話構造情報と意味情報を発話の各単語に注釈する単語レベルシーケンス注釈方法を提供した．一方，本論文では，それが隠れ状態シーケンスの制約を捉えて最適確率を得ることができるので，Linear ‐ CRFを採用した．これはシーケンスラベリングタスクに完全に適している．提案した方法と比べて，本論文はベースラインとして発話を提示するためにワードオブモデルを用いた．結果によると，すべての設計された特徴はベースラインで特徴より性能が優れており，提案した方法がDA認識タスクに有用であることを示している．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSESS.2018.8663960
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85063602758

(DOI: 10.1109/ICSESS.2018.8663960, Elsevier: Scopus) Jiawen Deng and Fuji Ren :
Text classification with keywords and co-occurred words in two-stream neural network,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS2018), 456-460, Nanjing, Nov. 2018.

(要約): テキスト分類のタスクでは，結果は特定のカテゴリ内のコーパスのスパースネスによってしばしば影響を受ける．本論文は，キーワードが訓練コーパスから選択され，共起語が外部コーパスから選択され，それらを2つの入力として，2つストリームニューラルネットワークにおけるキーワードと共起語に基づくテキスト分類法を提案した．これは，特にデータ分布が少ないカテゴリに対して，メインストリーム内の表現ベクトルのカテゴリ特性を向上させるためのものである．復旦大学コーパスで実験を行った結果は，提案方法が従来のGRUネットワークの精度をさらに改善することを証明した．キーワードと共起語に基づくストリーム構造はテキスト分類のタスクにとって非常に重要であり，他の自然言語処理タスクのための方法サポートを提供する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691302
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064990328

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691302, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Advanced AI and Its Future,
IEEE CCIS and NLP-KE, Nanjing, Nov. 2018. Yu Gu, Yifan Zhang, Mengmeng Huang and Fuji Ren :
Your WiFi Knows You Fall: A Channel Data Driven Device-free Fall Sensing System,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 943-947, Nanjing, Nov. 2018.

(要約): 転倒は世界的に2番目の負傷者の死因であり，年間60万ドル以上の偶発的な死亡を引き起こしている．さまざまな予防戦略の中で，転倒関連の研究が優先されている．しかしながら，コンピュータビジョンまたはウェアラブルセンサに依存する従来の転倒検知ソリューションは，拡張性，適用範囲，およびプライバシーの問題などのいくつかの固有の制限を具体化している．この目的のために，ワイヤレスチャネルデータによって駆動される透過的でリアルタイムの転倒検知システム，FallSenseを提案する．FallSenseは動的テンプレートマッチング(DTM)アルゴリズムに基づいて構築されている．これは，簡単なトレーニングセットから始めて，使用状況に合わせて更新し続けることができる．FallSenseは，一般的なWiFiデバイス上で実現され，実環境で評価されている．実験結果によると，FallSenseは，検出精度，誤警報率，および複雑さの点で，別の最先端のアプローチであるWiFallより優れている．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691181
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064973861

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691181, Elsevier: Scopus) Mengjia He and Fuji Ren :
ADAPTIVE CONVERSATION SYSTEM BASED ON SCRIPT,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 562-566, Nanjing, Nov. 2018.

(要約): Our work is about conversationsystembased on script, supposing to design an adaptive agent. Purpose of this paper is to verify our idea of the transforming from text to image, and to implement an approach to find a new way of feature characterization on conversation text for our system. With sent2vec and SIFT, we designed a way of expression of text features and conducted experiments to classify conversation situations as Image Processing. Good results in close tests and bad results in open tests indicate the necessity of further work on our ideaandthe insignificanceofthe new feature characterization.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691326
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064983590

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691326, Elsevier: Scopus) Duo Feng and Fuji Ren :
Dynamic Facial Expression Recognition based on Two-Stream-CNN with LBP-TOP,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 355-359, Nanjing, Nov. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691380
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064987726

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691380, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Manabu Sasayama, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Fuji Ren :
Transfer Learning Based on Utterance Emotion Corpus for Lyric Emotion Estimation,
Proceedings of 2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 699-703, Nanjing, Nov. 2018.

(要約): 感情推定の研究では，従来，コーパスベース，辞書ベース，またはルールベースの様々なアプローチが存在する．しかし，各ドメインに適した言語リソースを用意する必要があり，多大なコストがかかる．本稿では，転移学習を用いて歌詞フレーズの感情を推定する手法を提案する．既存の発話感情コーパスを歌詞感情推定タスクに適用することで，単純なBag of Wordsモデルを用いたtf-idfベクトルおよびロジスティック回帰モデルによるベースライン法と比較し，より高い精度を得た．
(キーワード): Transfer learning / Emotion estimation / Lyric / Word embedding
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691207
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064985706

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691207, 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) Fuji Ren :
About emotional robots in responding to aging society,
Japan-China Science and Technology Forum on the Aging Society by Utilizing ICT Technology, Qingdao, China, Oct. 2018. 任福継 :
Facing the essence of artificial intelligence,
清華大学, 南京, 2018年10月. Tian Chen, Chenxin Lin, Huaguo Liang and Fuji Ren :
A Dictionary-Based Test Data Compression Method Using Tri-State Coding,
IEEE 27th Asian Test Symposium, 528-533, Hefei, China, Oct. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ATS.2018.00019
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85060017717

(DOI: 10.1109/ATS.2018.00019, Elsevier: Scopus) Shun Nishide and Fuji Ren :
Improvement of Developmental Drawing Imitation Using Recurrent Neural Network Through Incorporation of AVITEWRITE Model,
Proceedings of IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 1-5, Oct. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SMC.2018.00009
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85062224762

(DOI: 10.1109/SMC.2018.00009, 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) Fuji Ren :
Advanced intelligent robot,
Xihua University, Chengdu, China, Sep. 2018. Bo Shu, Fuji Ren and Yanwei Bao :
Investigating Lstm with k-Max Pooling for Text Classification,
2018 11th International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation (ICICTA), Changsha, China, Sep. 2018.

(要約): 深層学習にとって，テキスト分類はリカレントネットワークと同義であり，単語レベルで取り組まれている．本研究は，単語レベルの入力が文字レベルの入力よりも優れていることを示している．Spatial-Dropout1D，LSTM，およびk-maxプールを利用する提案モデルについて述べる．これらの表現の単語は単語類似度タスクで測定されるので，SpatialDropoutは情報の冗長性を減らすことができる．LSTMは長期間にわたって情報を追跡する．k-maxプーリングはより有用な情報を保持する．提案されたモデルは，感情分類とトピック分類のための6つのベンチマークデータセットに対する強力なベースライン手法より優れていることを確かめることができた．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICICTA.2018.00015
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85057200894

(DOI: 10.1109/ICICTA.2018.00015, Elsevier: Scopus) Xinyue Cao, Xiao Sun and Fuji Ren :
Speech Data Enhancement Based on hybrid Neural Network,
Advances in Multimedia Information Processing PCM 2018, Vol.11164, No.3, 362-372, Hefei, Sep. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-030-00764-5_33
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85054496768

(DOI: 10.1007/978-3-030-00764-5_33, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Advanced AI and Its Future,
Intelligent robot and its industrialization, Shanghai, Sep. 2018. Fuji Ren :
Progress of emotional robot,
Harvard Medical School, Boston, MA, Sep. 2018. Fuji Ren :
Progress of emotional robot and its application,
Tongji University, Shanghai, China, Aug. 2018. Fuji Ren :
Emotional interaction and intelligent robot,
Shanghai Jiaotong University, Shanghai, Jun. 2018. Xudong Zhang, Guoqing Wu and Fuji Ren :
Searching Audio-Visual Clips for Dual-mode Chinese Emotional Speech Database,
First Asian Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, 1-6, Beijing, China, May 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACIIAsia.2018.8470387
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ACIIAsia.2018.8470387

(DOI: 10.1109/ACIIAsia.2018.8470387) Minjia Li, Lun Xie, Zhiling Tan, Zhiliang Wang and Fuji Ren :
Emotional Contagion System By Perceiving Human Emotion Based on Physiological Signals,
First Asian Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, 1-6, Beijing, China, May 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACIIAsia.2018.8470348
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ACIIAsia.2018.8470348

(DOI: 10.1109/ACIIAsia.2018.8470348) Xiao Sun, Xinmiao Chen, Zhengmeng Pei and Fuji Ren :
Emotional Human Machine Conversation Generation Based on SeqGAN,
First Asian Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, 1-6, Beijing, China, May 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACIIAsia.2018.8470388
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85055523684

(DOI: 10.1109/ACIIAsia.2018.8470388, Elsevier: Scopus) Xiaohua Wang, Muzi Peng, Min Hu, Chunhua Jin and Fuji Ren :
Combination of valence-sensitive loss with restrictive center loss for facial expression recognition,
10th International Conference on Advanced Computational Intelligence, 528-533, Xiamen, China, Mar. 2018.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICACI.2018.8377514
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85049776050

(DOI: 10.1109/ICACI.2018.8377514, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Intellectual business society and Jobless society: Unclear power of artificial intelligence,
2017 GLOBAL UNMANNED SYSTEM CONFERENCE, Zhuhai, China, Dec. 2017. Fuji Ren :
IQ and EQ for Evolutionary robot,
Sichuan University, Chengdu, China, Dec. 2017. Ning Liu and Fuji Ren :
Multi-label Emotion Computing Using Dense Neural Network Based on Distance Feature Represented Ren_CECps,
The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Chengdu, China, Dec. 2017. Haowen Wang, Min Hu, Fuji Ren and Xiaohua Wang :
An improved algorithm of human-robot interaction oriented text similarity calculation,
The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Chengdu, China, Dec. 2017. Xiaohua Wang, Muzi Peng, Min Hu and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition with Convolutional Neural Networks Based on Joint Loss,
The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Chengdu, China, Dec. 2017. Duo Feng and Fuji Ren :
Selected LBP-TOP based Dynamic Facial Expression Recognition on Ren-VFEdb,
The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Chengdu, China, Dec. 2017. Yu Gu, Yantong Wang, Tao Liu and Fuji Ren :
Your WiFi Knows How You Feel: Leveraging Commodity WiFi Devices for Emotion Sensing,
The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Chengdu, China, Dec. 2017. Fuji Ren :
Emotion Robot and Advanced Intelligence,
The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Chengdu, China, Dec. 2017. 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. Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Review Score Estimation Based on Transfer Learning of Different Media Review Data,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering(NLP-KE'17), 185-199, Dec. 2017.

(要約): In this paper, we proposed a model to classify reviews based on review data of different media. Recently, researches have been actively made on transfer learning between different domains with various kinds of big data as a target. Evaluation expressions are usually different in different domains, and this becomes a barrier for reputation analysis. Users usually use different linguistic expressions to refer to the creative works of each media. For example, media such as "anime", "comics", "games" and "movies" have different terms or expressions to be described their creative works. These differences can be considered showing features of each medium and such differences should be found in other expressions as well as in evaluation expressions. We analyzed what effect such differences would cause to classication accuracy by conducting transfer learning between review data ofdifferent media. In this paper, we proved compatibility between original (pre-transferring) and target (post-transferring) media for each medium of the creative works by constructing a review classication model. As a result of evaluation experiments, we could more accurately estimate review score without using SO-Score for training of review fragment based on Long Short Term Memory (LSTM) than the SO-Score based method.
(キーワード): レビュー分類 / 転移学習 / Long Short-Term Memory / 異メディア

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. Yanqiu Li, Fuji Ren and Min Hu :
Facial Expression Recognition Based on Dynamic Fuzzy Density,
The 3rd International Conference on Fuzzy Systems and Data Mining, Hualien, Taiwan, Nov. 2017. Fuji Ren :
Mental Health Computing and Emotional Robots,
Nanzhou University, Nanzhou, China, Nov. 2017. Xiao Sun, Man Lv, Changqin Quan and Fuji Ren :
Improved Facial Expression Recognition Method Based on ROI Deep Convolutional Neutral Network,
7th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII2017), 256-261, Texas, USA, Oct. 2017.

(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85047370786

(Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Advanced Natural Processing,
Tongji University, Shanghai, China, Oct. 2017. Xiaohua Wang, Chen Xia, Min Hu and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition under Partial Occlusion Based on Fusion of Global and Local Features,
The 9th International Conference on Graphic and Image Processing, Qingdao, China, Oct. 2017.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2303417
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85046427310

(DOI: 10.1117/12.2303417, Elsevier: Scopus) Yanqiu Li, Fuji Ren and Min Hu :
A Fusion Decision Method Based on the Dynamic Fuzzy Density Assignment,
2017 International Conference on Advances in Image Processing, 28-32, Bangkok, Thailand, Aug. 2017.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3133264.3133283
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85033555795

(DOI: 10.1145/3133264.3133283, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Affective Computing and Emotional Robot,
Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China, Aug. 2017. Xiao Sun, Xiaoqi Peng, Fuji Ren and Yun Xue :
Human-Machine Conversation Based on Hybrid Neural Network,
Computational Science and Engineering (CSE) and Embedded and Ubiquitous Computing (EUC), 2017 IEEE International Conference on, 1-11, Guangzhou, China, Jul. 2017.

(要約): 人工知能の普及と普及に伴い，人間と機械との会話技術がますます注目されている． Encoder-Decoderフレームワーク上のニューラルネットワークモデルを使用することは，翻訳とヒューマンマシンの会話に広く使われている．本稿では，いくつかの本質的なニューラルネットワークモデル(RNN，LSTM，CNN)からなる新しいハイブリッドニューラルネットワークモデル(HNN)を提案する．同時に，各文に含まれる単語の数に応じて，元のデータセットから3つのサブデータセットを取得する．その後，異なるサブデータセットでモデルを訓練し，テストを実施する．実験結果は，最良の精度は，異なるサブデータセット上の異なるハイブリッドモデルに属し，提案されたアプローチが，異なるサブデータセットでの各モデルの利点の利用を可能にすることを示す．
(キーワード): 俗語 / トピック分析 / 時系列分析
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CSE-EUC.2017.54
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CSE-EUC.2017.54

(DOI: 10.1109/CSE-EUC.2017.54) Zhao Han, Duoqian Miao, Fuji Ren and Hongyun Zhang :
Discernibility Matrix and Rules Acquisition Based Chinese Question Answering System,
Lecture Notes in Computer Science (Conference: International Joint Conference on Rough Sets), 239-248, OLSZTYN, Poland, Jul. 2017.

(要約): 英語処理とは異なり，中国語のテキスト処理は単語のセグメンテーションから始まり，単語のセグメンテーションの結果は，特にショートテキスト処理におけるその後の処理の結果に影響を与える．本稿では，中国語の質問応答に基づくショートテキスト情報検索のための新しい方法を提案する．これは，Discernibility Matrixベースのルール取得メソッドから発展された．取得されたルールに基づいて，トレーニングQAペアの一致パターンは，縮小された属性ワードによって表すことができ，ワードはQAパターンによって表すこともできる．次に，テストQAペア内の属性ワードを使用して，一致するスコアを計算することができる．実験結果は，提案されたQAパターンの表現方法が中国語の単語分割に起因する不確実性に対処するための柔軟性が高く，提案された方法がテストデータ上のMAPとMRRの両方で良好な性能を有することを示している．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-60837-2_20
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85022336430

(DOI: 10.1007/978-3-319-60837-2_20, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Affective Computing and Intelligent Robots,
2017 World Intellgence Conference, Tianjin, China, Jun. 2017. Shuda Xin, Yang Cao and Fuji Ren :
Numerical simulation of VAWT on the effects of rotation cylinder,
ACMME 2017 5th Asia Conference on Mechanical and Materials Engineering, No.99, 1-5, Tokyo, Japan, Jun. 2017.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115236
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1088/1757-899X/207/1/012085
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1088/1757-899X/207/1/012085

(徳島大学機関リポジトリ: 115236, DOI: 10.1088/1757-899X/207/1/012085) Yu Gu, Jianwen Tian, Liwen Zhang, Zhi Liu, Fuji Ren and Xiaoyan Wang :
Activity Recognition via Channel Response: From Theoretical Analysis to Real-world Experiments,
IEEE 85th Vehicular Technology Conference: VTC2017-Spring, Toronto, Jun. 2017.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/VTCSpring.2017.8108185
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85040554059

(DOI: 10.1109/VTCSpring.2017.8108185, Elsevier: Scopus) Yu Gu, Jinhai Zhan, Fuji Ren and Xiaoyan Wang :
``Silence is Golden'': Exploring Ambient Signals for Detecting Motions in a Real-time Manner,
IEEE VTC-fall 2017 (IEEE 86th Vehicular Technology Conference), Toronto, Jun. 2017.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/VTCFall.2017.8288264
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85045244300

(DOI: 10.1109/VTCFall.2017.8288264, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Health Computing and Emotional Robots,
Xi'an Fourth Military Medical University, Xian, China, Mar. 2017. Fuji Ren :
Mental Health Computing and Emotional Robotic,
The Fourth Military Medical Universit, Xian, China, Mar. 2017. Changqin Quan, Lei Hua, Xiao Sun and Fuji Ren :
Improve question type classification by integrating rich representation through neural networks,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Yindong Dong, Fuji Ren, Fang Fang and Wei Wang :
An improved clustering algorithm for EEG-based Emotion feature selection,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Kai Yang, Quan Shi and Fuji Ren :
Speech emotion recognition based on MFCC and D-MFCC,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Shuda Xing, Yang Cao and Fuji Ren :
Human-robot emotion interaction via human skeleton tracking,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Penlin Jiang, Ziqin Wang, Fei Wang, Xuetao Zhang and Fuji Ren :
Salient Object Detection from Global to Local,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Zhichao Cui, Yuehu Liu and Fuji Ren :
Integration of Homography Constraints and Feature Correspondences in the Image Sequences for Traffic Sign Localization,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Xun Feng, Hongjun Ni and Fuji Ren :
Voice conversion based on RBF neural network,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Jiawen Deng, Mingyu Huang and Fuji Ren :
Text classification based on word co-occurrence with background knowledge,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Hiroki Urakami, Shun Nishide and Fuji Ren :
Towards a Developmental Human-Robot Interaction System Using Robot Facial Expressions From Human Feedback,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), 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. Xiao Sun, Man Lv, Changqin Quan, Fang Tian and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition Based on Hybrid Deep-learning and Shallow Features,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Chao Li and Fuji Ren :
Classification of Biological Contacts and Crystal Contacts Using Deep Learning Model,
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. Fuji Ren :
Advanced Intelligence and Multisource Imaging Model,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Okinawa, Dec. 2016. Kazuyuki Matsumoto, Tanaka Satoshi, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Fuji Ren :
Ego-state Estimation from Short Texts Based on Sentence Distributed Representation,
The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE'16), Dec. 2016.

(キーワード): ego-state / egogram / deep neural network / sentence distributed representation

Yang Wang, Shuibing He, Fuji Ren, Lujia Wang and Changzhong Xu :
On Autonomous Service Migrations in the Cloud for Mobile Accesses,
Parallel and Distributed Systems (ICPADS), 2016 IEEE 22nd International Conference on, Las Vegas, Dec. 2016.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICPADS.2016.0103
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICPADS.2016.0103

(DOI: 10.1109/ICPADS.2016.0103) Fuji Ren :
Affective Computing and Human Robot Interaction,
Peking University Shenzhen Graduate School, Nov. 2016. Fenfen Chen, Lujia Wang, Jue Lu, Fuji Ren, Yang Wang, Xi Zhang and Changzhong Xu :
A Smart Cloud Robotic System Based on Cloud Computing Services,
Cloud Computing and Big Data (CCBD), 2016 7th International Conference on, Macau, China, Nov. 2016.

(要約): In this paper, we present a smart service robotic system based on cloud computing services. The design and implementation of infrastructure, computation components and communication components are introduced. The proposed system can alleviate the complex computation and storage load of robots to cloud and provide various services to the robots. The computation components can dynamically allocate resources to the robots. The communication components allow easy access of the robots and provide flexible resource management. Furthermore, we modeled the task-scheduling problem and proposed a max-heaps algorithm. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm minimized the overall task costs.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCBD.2016.069
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCBD.2016.069

(DOI: 10.1109/CCBD.2016.069) Fuji Ren :
On measures against aged society based on advanced intelligence,
2, Nov. 2016. Fuji Ren :
IQ and EQ of The future robot,
World Robot Conference 2016, Oct. 2016. Fuji Ren :
Robot Evolution and Humanitarian Intelligence,
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Oct. 2016. Zhong Huang, Fuji Ren and Yanwei Bao :
Human-like facial expression imitation for humanoid robot based on recurrent neural network,
International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM),, Aug. 2016.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICARM.2016.7606937
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84999007053

(DOI: 10.1109/ICARM.2016.7606937, Elsevier: Scopus) Yanqiu Li, Fuji Ren and Min Hu :
Facial Expression Recognition based on DT-CWT and Weighted Inverse Cloud Model,
Modelling, Simulation and Identification / 841: Intelligent Systems and Control, Campinas, Brazil, Aug. 2016.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.2316/P.2016.841-010
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2316/P.2016.841-010

(DOI: 10.2316/P.2016.841-010) Inoue Yuta, Shun Nishide and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition Adaptive to Face Pose Using RGB-D Camera,
Springer International Publishing Switzerland, IEA/AIE 2016, Vol.LNAI 9799, 422-427, Aug. 2016.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-42007-3_36
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84978832852

(DOI: 10.1007/978-3-319-42007-3_36, Elsevier: Scopus) Bin Zhang, Changqin Quan and Fuji Ren :
Study on CNN in the recognition of emotion in audio and images,
Computer and Information Science (ICIS), 2016 IEEE/ACIS 15th International Conference on, 319-323, Okayama, Japan, Jun. 2016.

(要約): 本稿では，音声認識における画像認識と感情認識における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能を比較した．これはパターン認識における特徴抽出および選択は重要な問題であり，頻繁に議論されている．さらに，画像や音声などの2次元信号は，SVMなどの従来のモデルではモデル化が困難である．本研究では，認識効果の比較のためのベースラインとして用いられるCNNやSVMなど，画像認識や感情認識の問題点について述べる． SVMの異なるカーネル関数が画像認識のために実験されており，最高の精度は94.17%でした．実験結果は，CNNが特徴を効果的に抽出し，2次元信号に対するモデリング能力が顕著であることを示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICIS.2016.7550778
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICIS.2016.7550778

(DOI: 10.1109/ICIS.2016.7550778) 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) Yu Gu, Lianghu Quan, Fuji Ren and Jie Li :
Optimal parameter setting for indoor localization via big data analysis,
Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), 2016 IEEE Conference on, 1-6, San Francisco, CA, USA, Apr. 2016.

(要約): 室内のローカリゼーションは依然として注目されており，過去数十年の間に莫大な研究努力を受けている．従来の研究は設計上の問題に焦点を当てていましたが，システム性能に及ぼす環境パラメータの影響にはほとんど行われていない．この目的のために，私たちは実世界実験を用いた広範な実証研究を行い，分析のための十分なデータを提供する．与えられたシナリオと環境パラメータとの間の基本的な関係を把握することにより，ローカリゼーションアルゴリズムに関係なくシナリオに対して最適なパラメータ設定を達成できることを示す．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/INFCOMW.2016.7562139
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/INFCOMW.2016.7562139

(DOI: 10.1109/INFCOMW.2016.7562139) Yu Gu, Mengni Chen, Fuji Ren and Jie Li :
Handling Environmental Dynamics in Indoor WiFi Fingerprint Localization,
2016 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 1-6, Doha, Qatar, Apr. 2016.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/WCNC.2016.7565019
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84989844050

(DOI: 10.1109/WCNC.2016.7565019, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Alpha GO and the emotional robot,
Tongji University, Mar. 2016. Fuji Ren :
Emotional Robots with human-computer symbiosis,
Nantong University, Mar. 2016. 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．

Duo Feng, Shun Nishide and Fuji Ren :
Automatic Facial Feature Points Extraction and Expression Recognition Based on Video Database,
Proceedings of 4th National Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering, 1525-1530, Dec. 2015.

(要約): In this paper, we propose a facial expression recognition method using Support Vector Machine on mapped coordinate sequence features. The proposed system is almost fully automatic, in which landmark initialization is based on general knowledge with edge information, and missing information compensation is done by ASM. The geometric features of facial expressions were extracted from sequences of facial landmarks. Validation experiments were conducted using facial expression sequences extracted from a video based facial expression database.
(キーワード): 感情コーパス / 感情推定 / タグ付き対訳コーパス

Fuji Ren :
About the EQ of Robot,
Invited Speech The New Era of Robots Brought by Artificial Intelligence, China National Convention Center, Nov. 2015. Xiao Sun, Jiaqi Ye and Fuji Ren :
Hybrid Model Based Influenza Detection with Sentiment Analysis from Social Network,
Procedings of 4th Natioal Conference on Social Media Processing, 51-62, Guangzhou, China, Nov. 2015. Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Fuji Ren :
An Approach to Refine Translation Candidates for Emotion Estimation in Japanese-English Language,
Proceedings of the 7th International Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, Vol.2, 74-83, Nov. 2015.

(要約): テキストからの感情推定の研究のほとんどは機械学習手法を用いている．機械学習は，大量の事例コーパスを必要とするため，高品質な訓練データをどのように入手するかが，議論すべき主要な問題の一つである．既存の言語資源は，感情コーパスを含む．しかし，言語が異なると，利用できない．我々は，日英対訳感情コーパスを用いて，訓練データを別の言語に変換する手法を提案する．対訳辞書により，各文のすべての単語に対して対訳候補が抽出される．抽出された対訳候補は，感情推定に高く貢献する語に絞り込み，それらを訓練データとして用いる．提案手法により構築された訓練データを用いて，評価実験を行った結果，感情推定の精度はNaive Bayes分類器を用いて66.7%に向上した．
(キーワード): 感情コーパス / 感情推定 / タグ付き対訳コーパス

Fuji Ren :
Keynote Speech Natural Language Understanding and Affective Computing,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Oct. 2015. Yu Gu, Lianghu Quan and Fuji Ren :
Towards An Optimal Parameter Setting for Indoor Localization: An Empirical Study,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Seiji Tsuchiya, Kenji Kita and Fuji Ren :
Slang Analysis Based on Variant Information Extraction Focusing on the Time Series Topics,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Shihui Zhao, Xiao Sun, Fuji Ren and Fang Tian :
Distinguish human translation and machine translation based on hybrid model,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Lei Hua, Changqin Quan and Fuji Ren :
A hybrid kernel based method for relation extraction and gene-disease interaction network construction,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Bin Zhang, Changqin Quan and Fuji Ren :
Improvements in Convolutional Neural Network for Recognizing Emotion in Speech,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Xiaohua Wang, Dengyong Hou, Min Hu and Fuji Ren :
Dual-modality emotion recognition of facial expressions and gestures,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Yanqiu Li, Fuji Ren, Lianfeng Xu, Min Hu and Zixi Yu :
Face Recognition Based on ULBP and BP Neural Network,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Min Hu, Xiaoyin Huang, Fuji Ren and Xiaohua Wang :
Facial expression recognition based on MBP and sparse representation,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Jiaqi Ye, Xiao Sun, Fuji Ren and Fang Tian :
Real Time Influenza Detection based on Discriminative Model with Emotional Factors from Social Networks,
the 10th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Sapporo, Japan, Oct. 2015. Xiao Sun, Fei Gao, Chengcheng Li and Fuji Ren :
Chinese Microblog Sentiment Classification Based on Convolution Neural Network with Content Extension Method,
Proceedings of the 6th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII2015), 408-414, Xi'an, Sep. 2015.

(要約): 本稿では，ポストとその「感想分析のためのマイクロブログ会話へのコメント」を組み合わせたコンテンツ拡張方法を提案する．ポストのマイクロブログ会話からコンテキスト感情情報を抽出することができる新しい畳み込み式自動エンコーダが提案されている．さらに，RBM(Restricted Boltmann Machine)の複数の層で構成されたDBNモデルを実装して，ポストのテキストのためのより高いレベルの特徴を抽出する．これらのRBMレイヤは，より良いフィーチャ表現のために，隠された構造またはセマンティクス情報を学習するために観察された短いテキストをエンコーダすることができる． RBM層の上に積み重ねられたClassRBM(分類RBM)層は，最終的なセンチメント分類を達成するように適合される．実験結果は，SVMやNBのような最先端の表面学習モデルよりも，適切な構造とパラメータを用いてセンチメント分類に対する提案された深い学習法の性能が優れていることを示した．
(キーワード): 親密度推定 / 演劇台本コーパス / 感情認識

Kazuyuki Matsumoto, Kyosuke Akita, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Fuji Ren :
Estimate the Intimacy of the Characters Based on Their Emotional States for Application to Non-Task Dialogue,
Proceedings of the 6th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII2015), 327-333, Xi'an, Sep. 2015.

(要約): 非タスク型対話においては，ユーザとの会話を円滑かつ柔軟にするための工夫が必要となる．たとえば，ユーザの現実世界での人間関係を考慮することで，システムとユーザという閉じた人間関係から一歩踏み出すことが可能と考える．本稿では，演劇台本を題材に，対話中の2者間の人間関係を「親密度」という尺度により表現することを試みる．親密度に関わると考えられる要素として，発話の応答回数や発話中の態度などがある．本論文では，そのなかでも発話中の感情状態に着目することで，高精度な親密度推定の実現を試みる．評価実験の結果，発話役割に基づく従来手法を上回る高精度な親密度推定を実現することが出来た．
(キーワード): 親密度推定 / 演劇台本コーパス / 感情認識
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ACII.2015.7344591
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84964027376

(DOI: 10.1109/ACII.2015.7344591, Elsevier: Scopus) Xiaoming Xu, Changqin Quan and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition based on Gabor Wavelet Transform and Histogram of Oriented Gradients,
Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 2117-2122, Beijing, China, Aug. 2015.

(要約): In order to get more effective expression features,this paper proposes an approach based on Gabor feature andHistogram of Oriented Gradients (HOG). Gabor Wavelet filter isfirst used as preprocessing stage for feature extraction. Handingthe characteristics with a large number of dimensions, binaryencoding (BC) is applied for dimensionality reduction.Dimensionality of the feature vector is reduced by using HOGalgorithm. Experiments were performed on Cohn-Kanade facialexpression database and the support vector machine classifier isused for expression classification. We obtained experimentalresults with an average recognition rate of 92.5%, which revealsthat the proposed method is superior to other Gabor Wavelettransform based approaches under the same experimentalenvironment.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICMA.2015.7237813
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84955326914

(DOI: 10.1109/ICMA.2015.7237813, Elsevier: Scopus) Zhao Han, Fuji Ren and Duoqian Miao :
A SYNTHETIC AND COMPUTIONAL LANGUAGE MODEL FOR INTERACTIVE DIALOGUE SYSTEM,
Proceedings of International Conferences Intelligent Systems and Agents 2015, 73-80, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, Jul. 2015. Tian Chen, Xin Yi, Wei Wang, Jun Liu, Huaguo Liang and Fuji Ren :
Low Power Multistage Test Data Compression Scheme,
Proceedings of CFTC2015, 66-72, Jul. 2015. Hirokazu Ito, Kazuyuki Matsumoto, Misao Miyagawa, Yumi Kuwamura, Yuko Yasuhara, Fuji Ren, Tetsuya Tanioka and Rozzano De Castro Locsin :
Professional Nurses Attitudes Towards the Introduction of Humanoid Nursing Robots (HNRs) to the Hospital,
International Association for Human Caring 36th International Conference, New Orleans, May 2015. Lei Hua, Changqin Quan and Fuji Ren :
Gene-disease Relation Extraction and Gene Interaction Network Construction,
Proceedings of 7th International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, 1-8, Mar. 2015. Yu Gu, Lianghu Quan, Fuji Ren and Jie Li :
Fast Indoor Localization of Smart Hand-held Devices Using Bluetooth,
Mobile Ad-hoc and Sensor Networks (MSN), 2014 10th International Conference on, 186-194, Maui, Hawaii USA, Dec. 2014.

(要約): Indoor localization remains a hot topic during the last few decades. Previous research mainly relies on wireless fingerprints and thus demands a large number of APs or labor-intensive site survey. To this end, by exploring Bluetooth features and leveraging user motions, we introduce a novel localization scheme that needs neither APs nor site survey. More specifically, through a systematic experimental study, we gain in-depth understandings of Bluetooth characteristics e.g., The impact of various factors such as distance, orientation, and obstacles on the Bluetooth RSSI (Received Signal Strength Indicator). With the empirical experiences, a novel motion-assisted localization model is built to describe the relationship between RSSI and device location. Based on the model, we design a localization scheme that iteratively adjusts the search directions according to RSSI changes to approach the target device. We prototype and evaluate our system in several real-world scenarios. Extensive experiments show that the proposed scheme is efficient in terms of localization accuracy, searching time and energy consumption.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/MSN.2014.32
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/MSN.2014.32

(DOI: 10.1109/MSN.2014.32) Yu Haitao, XIN KANG and Fuji Ren :
TUTA1 at the NTCIR-11 Temporalia Task,
Proceedings of the 11th NTCIR Conference, 461-467, Dec. 2014. Haitao Yu, Xin Kang and Fuji Ren :
TUTA1 at the NTCIR-11 Temporalia Task,
The 11th NTCIR Conference, 461-467, Tokyo, Japan, Dec. 2014.

(要約): 本論文では，NTCIR-11に参加した時間的なクエリテント群分類カチオン(TQIC)および時間的な情報検索(TIR)タスクの詳細内容を述べる．TQICサブタスクでは，標識および非標識検索クエリが豊富な時間情報を探る．半監督と教師付き線形分類は，各検索クエリに対して一時的なクラスを予測するために応用される．TIRサブタスクでは，学習へのランクの技術に基づいて一時的なランク付けを行う．

Haitao Yu and Fuji Ren :
TUTA1 at the NTCIR-11 IMine Task,
The 11th NTCIR Conference, 41-48, Tokyo, Japan, Dec. 2014.

(要約): 本論文では，NTCIR-11に我々の参加した二つサブタスクの内容を述べる．それはサブトピックマイニングと文書ランキングタスクである．サブトピックマイニングサブタスクでは，クエリのような文字列の中で潜在階層を発見するために，構造的に袋の単位視点でペアごとの依存関係を特徴づけることによって，クエリのような文字列を解析する．その後，クラスタリングアルゴリズムおよびSainte-Laguëアルゴリズムは，サブトピックの2階層を表すターゲットリストを得るために使用される．文書ランキングサブタスクでは，不明なトピックに対してランキング多様化の0-1 MSKPモデルを提案した．

Changqin Quan, Bin Zhang, Fuji Ren, and :
Joined cepstral distance features two-stage multi-class classification for emotional speech,
Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 2014 IEEE 3rd International Conference on, 91-96, Nov. 2014.

(要約): 本論文は，感情的な発言のためにDAG-SVMを用いて，ケプストラム距離と音声品質の2段階のクラス分類を提案する． HNRは，喉の特性を反映することができるため，咽喉疾患を検出するために適用される．一方，これらの特徴はまた，感情を音声で区別する強い感情的な基礎でもある．ケプストラムとケプストラムの距離は，音声信号の終点検出によく使用される差を測定することもできる．この研究では，感情表現におけるフレームとニュートラル信号のフレーム間の類似度を測定するためにケプストラム距離を使う．実験は，ケプストラム距離が悲しい感情の認識率を増加させることができ，怒り以外の感情の他のクラスの割合を釣り合わせることができることを示す．最後に，これらの特徴セットの異なる感情表現能力が異なるという特徴を目指して，複数感情認識における混乱を解決するために2状態分類が適用される．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175709
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175709

(DOI: 10.1109/CCIS.2014.7175709) Fuji Ren, Mengni Chen, Yu Gu, and :
WeWatch: Bi-Screen Video Watching Experience on Smart Devices,
Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 2014 IEEE 3rd International Conference on, 265-270, Nov. 2014.

(要約): 高解像度のワイドスクリーンモバイルデバイスは，私たちの日常生活に多大な影響を与える．このホワイトペーパーでは，2つのモバイルデバイスの画面間で高解像度のビデオを再生するWeWatchという特定の2画面ビデオ共有アプリケーションを紹介する．ユーザーがAndroidシステムでの視聴体験を向上させるのに役立つ．アイドル状態のモバイルデバイスを効率的に使用するために，画面サイズと解像度が異なるデバイスとビデオを共有するための新しいアルゴリズムを開発する．我々の研究は，デバイス間の異なる距離に基づいてビデオを自動的に制御する方法を提供する．距離は，実験的研究によって得られた経験的なWiFi RSSI値によって決定される．私たちはシステムのプロトタイプを作成し，実際のエネルギー効率とユーザーエクスペリエンスの評価を行った．結果は，WeWatchがバッテリ寿命に及ぼす影響はごくわずかであり，80%を超えるユーザーはアプリケーションが好きであることを示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175740
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175740

(DOI: 10.1109/CCIS.2014.7175740) Xiaohua Wang, Wei Huang, Chao Jin, Min Hu and Fuji Ren :
Fruit recognition based on multi-feature and multi-decision,
the 9th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Shen Zhen, China, Nov. 2014. Haitao Yu and Fuji Ren :
Search Result Diversification via Filling Up Multiple Knapsacks,
Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management, 609-618, Nov. 2014.

(要約): 検索結果の多様化は，Web検索や推薦システムなどの多くの分野でユーザーエクスペリエンスを向上させるための大きな価値あるトピックである．多くの既存方法は，連続的な様式で多様な結果を生成するが，それらは，前の選択が最適または最適解に近い場合にのみ適している．また，手動で調整されたパラメータは，多くの場合，関連性と多様性をトレードオフするために必要とされている．本論文では，このような問題を解決するため，検索結果の多様化新しい手法を提案し，実験によりその有効性を確認する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/2661829.2661933
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1145/2661829.2661933

(DOI: 10.1145/2661829.2661933) Min Hu, Yaona Zheng, Fuji Ren, He Jiang and :
Age estimation and gender classification of facial images based on Local Directional Pattern,
Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2014), 103-107, Nov. 2014.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175711
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84988286081

(DOI: 10.1109/CCIS.2014.7175711, Elsevier: Scopus) Min Hu, Xiaoyin Huang, Fuji Ren, He Jiang and :
Adaptive Facial expression recognition method based on MBP and HMOG feature,
Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2014), 108-112, Nov. 2014.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175712
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(DOI: 10.1109/CCIS.2014.7175712, Elsevier: Scopus) Xiaohua Wang, Chao Jin, Wei Liu, Min Hu and Fuji Ren :
Face recognition based on adaptive weighting and fuzzy fusion with single training sample,
Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2014), Nov. 2014.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175739
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(DOI: 10.1109/CCIS.2014.7175739, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren, Qingmei Xiao, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Predicting Method Based on Emotion State Change of Personae according to the Other's Utterance,
Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2014), 427-432, Nov. 2014.

(要約): 対話の流れからの相手の感情予測は，我々人間にとって自然なタスクであるが，会話システムやロボットにとっては非常に困難なタスクといえる．その理由として，人間の感情は対話時でも常に変化するものであり，その変化は内部の自我感情状態が外界からの刺激に反応することにより起きていると考えられる．従来の対話研究では，質問応答システムなどへの応用のため，発話の表面的特徴に着目したものがほとんどであり，内部感情と外界刺激との関連に着目したものは少なかった．本論文ではシナリオにおける会話文に着目する．会話の流れや人間関係を分析する際に役立つ各種情報のタグ付けをコーパスに対しおこない，シナリオ感情コーパスを構築する．このコーパスを分析することで，他者の発話や感情が，感情の変化にどのような影響を及ぼすかについて考察した．この自己感情から相手感情の変化を予測する手法として，感情予測重みに基づいた手法を提案し，評価実験の結果，有効性を確認できた．
(キーワード): emotion prediction / scenario corpus / emotion corpus
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2014.7175773
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(DOI: 10.1109/CCIS.2014.7175773, Elsevier: Scopus) Yu Gu, Lianghu Quan and Fuji Ren :
WiFi-Assisted Human Activity Recognition,
IEEE Asia Pacific Conference on Wireless and Mobile, 60-65, Aug. 2014.

(要約): This paper investigates the indoor activity recognition issue and proposes a novel recognition framework by exploring WiFi ambient signals. The key idea is to use data mining techniques to abstract footprints of different activities on the radio signal strength (RSS) data. Our experiments show that even using a single feature and the common k-NN classifier activities such as walking, sitting and standing can be recognized with a high accuracy, i.e. 75%. To further improve the performance, a new feature has been abstracted to represent the fluctuation of sampled data and a novel algorithm named fusion algorithm has been specifically designed based on the classification tree. Experiments show that the proposed fusion algorithm significantly outperforms the k-NN classifier in terms of both the average recognition ratio (from 75% to 92.58%) and the computational complexity. Compared to previous solutions relying on either special hardware or the cooperation of tested subjects, the proposed recognition framework is a passive and device-free solution that could be integrated into any WLAN network with low overheads.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/APWiMob.2014.6920266
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(DOI: 10.1109/APWiMob.2014.6920266) Xiao Sun, Jiaqi Ye and Fuji Ren :
Real Time Early-stage Influenza Detection with Emotion Factors from Sina Microblog,
25th International Conference on Computational Linguistics, 80-84, Aug. 2014.

(要約): Influenza is an acute respiratory illness that occurs every year. Detection of Influenza in its earliest stage would reduce the spread of the illness. Sina microblog is a popular microbloggingservice, provides perfect sources for flu detection due to its real-time nature and largenumber of users. In this paper we investigate the real-time flu detection problem and describea Flu model with emotion factors and sematic information (em-flu model). Experimental resultsshow the robustness and effectiveness of our method and we are hopeful that it wouldhelp health organizations in identifying flu outbreak and take timely actions to control.

Fuji Ren :
1.Emotional interaction and Advanced Intelligent Robot, Keynote Speaker, CRSSC-CWI-CGrC 2014,,
, CRSSC-CWI-CGrC 2014, Aug. 2014. Lu Kong, Fuji Ren, Xiao Sun and Changqin Quan :
Word Frequency Statistics Model for Chinese Base Noun Phrase Identification,
ICIC LNAI, Vol.8599, 635-644, Aug. 2014.

(要約): The Chinese base phrase identification plays an important role in the field of natural language processing. It needs to be improved in the recognition scope and methods currently. This paper presents a method based on word frequency statistics model for Chinese base noun phrase identification: Building the noun phrase dictionary by training corpus, calculating the co-occurrence frequency and threshold of the noun phrase, and constructing word table according to the different roles of the words in the noun phrase. Unknown word processing and rule templates are added. Improve the results with error correction processing at last. Experiments on the test corpus show that the average precision and average recall rate of the base noun phrases identification in different areas are 91.28% and 93.22%.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-09339-0_64
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84958526761

(DOI: 10.1007/978-3-319-09339-0_64, Elsevier: Scopus) Lijuan Wang, Changqin Quan, Yanwei Bao and Fuji Ren :
Construction of a Chinese Emotion Lexicon from Ren-CECps,
ICIC LNAI, Vol.8599, 625-634, Aug. 2014.

(要約): This paper presents an automatic method to build a Chinese emotion lexicon based on the emotion corpus Ren-CECps. The method includes word extraction and emotion classification. Firstly, sentences are parsed to extract candidate emotional words. By making use of the words co-occurrence in the corpus, we get the similarity between words. And then Support Vector Machine (SVM) is adopted to classify the candidate emotional words. Experiment on the manual labeled words has shown that our classification method achieved high precision. Finally we apply our method on unlabeled corpus to get emotional words.

Yanwei Bao, Changqin Quan, Lijuan Wang and Fuji Ren :
The Role of Pre-processing in Twitter Sentiment Analysis,
ICIC LNAI, Vol.8599, 615-624, Aug. 2014.

(要約): Recently, increasing attention has been attracted to Social Networking Sentiment Analysis. Twitter as one of the most fashional social networking platforms has been researched as a hot topic in this domain. Normally, sentiment analysis is regarded as a classification problem. Training a classifier with tweets data, there is a large amount of noise due to tweets shortness, marks, irregular words etc. In this work we explore the impact pre-processing methods make on twitter sentiment classification. We evaluate the effects of URLs, negation, repeated letters, stemming and lemmatization. Experimental results on the Stanford Twitter Sentiment Dataset show that sentiment classification accuracy rises when URLs features reservation, negation transformation and repeated letters normalization are employed while descends when stemming and lemmatization are applied. Moreover, we get a better result by augmenting the original feature space with bigram and emotions features. Comprehensive application of these measures makes us achieve classification accuracy of 85.5%.

Xiao Sun, Jiaqi Ye and Fuji Ren :
Multi-strategy based Sina Microblog Data Acquisition for Opinion Mining,
ICIC LNAI, Vol.8599, 551-560, Aug. 2014.

(要約): As an important media for social interactions and information dissemination through the internet, Sina microblog contains emotional state and important opinion of participants. Dealing with microblog data belongs to big data areas, the premise of which is to obtain a large amount of microblog data for further analysis and data mining. For commercial interests as well as security considerations, the access to the data is becoming increasingly difficult and the API Sina microblog officially provided doesnt support large amount of data mining. In this paper, we try to design a platform that is mainly based on the access mechanism of multi-strategy and existing resources to collect data stably from Sina microblog. The results demonstrate that a combination of API and web crawler allows efficient data mining. In such way, sentiment analysis and opinion mining are performed on the data obtained by the multi-strategy method, which proved that the proposed solutions will be allowed to build straightforward application of hot words searching, opinion mining and sentiment analysis.

Fuji Ren :
Affective Computing and Emotional Robot, Florida State University,
Florida State University,Tallahassee, USA, Jul. 2014. Fuji Ren :
Mental Health Sensing and Computing Based on Affective Interaction,,
Harvard University(Medical School), Boston, USA, Jul. 2014. Tian Chen, Bingdong Yang, Wei Wang, Birong Hao, Fuji Ren, Jun Liu and Yixin Wang :
A test data compression scheme based on position information coding,
Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT), 2014 International Conference on, Hefei, China, Jul. 2014.

(要約): Under the condition of Built-off Self-test (BOST), a novel test data compression scheme based on position information coding is presented, which is targeting test data and test power consumption. The proposed scheme gets the next test stimuli by reversing some bits of the responses corresponding to the previous test vectors. During the process of bit flip, test power problem should be taken into account; both the shift power and capture power during the test should be limited in the scope of security. For shift power, need to modify the scan chain by adding blocking logic; and the capture power reduction through the test cube filling based on the response. Experimental results justify the efficacy of the proposed method in attaining test-data compression; the average compression ratio is 73.63% on the premise of capture power consumption reduced by 20%.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICCCNT.2014.6963038
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84915822698

(DOI: 10.1109/ICCCNT.2014.6963038, Elsevier: Scopus) Wei Wang, Runfeng Li, Fang Fang, Tian Chen, Fuji Ren, Jun Liu and Xi Wu :
Design and realization of 3D NOC multicast router base on multicast rotational routing arithmetic,
IEEE The Fifth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT), 1-6, Hefei, Jul. 2014.

(要約): Traditional 3D NoC router may encounter the situations of congestion and hot spot. And it also doesn't have the function of multicast. In this paper, we present a new routing arithmetic called Multicast Rotational Routing Arithmetic (MRRA). It can handle several destination addresses at the same time, recombine packets, sent the same data to the different destination nodes, and avoid the congestion. The proposed algorithm is implemented by the new multicast 3D NoC router which is also proposed in this paper. The 3D NoC router is designed in Verilog HDL, simulated by Modelsim, synthesized and prototyped by Synplify and FPGA respectively. The experiment results show that the multicast router of MRRA can achieve a very good performance in terms of throughput and delay. The increased area utilization also can be tolerated.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICCCNT.2014.6963010
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICCCNT.2014.6963010

(DOI: 10.1109/ICCCNT.2014.6963010) Jun Liu, Qingqing Qian, Xi Wu, Fuji Ren, Wei Wang and Tian Chen :
Test wrapper optimization technique using BDF and GA for 3D IP cores,
IEEE The Fifth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT), 1-6, Hefei, Jul. 2014.

(要約): To reduce pre-bond and post-bond test cost for 3D IP (Three Dimensional Intellectual Property) cores, this paper proposed a test wrapper optimization technique using BFD(Best Fit Decreasing) and GA (Genetic Algorithm) algorithm under the constraints of TSVs(Through Silicon Vias) number, the proposed technique firstly used BFD to balance the length of pre-bond wrapper chains to reduce pre-bond test time. Then, on the basis of optimization results of pre-bond wrapper chains, the GA was used to stitch pre-bond wrapper chains to form balanced post-bond wrapper chains under the constrained TSVs number to reduce hardware overhead and post-bond test time. Experimental results demonstrated the presented methodology can effectively reduce hardware overhead at the cost of little increased test time.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICCCNT.2014.6963012
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(DOI: 10.1109/ICCCNT.2014.6963012) Tian Chen, Liuyang Zheng, Wei Wang, Fuji Ren, Xishan Zhang and Hao Chang :
A low power BIST scheme based on block encoding,
IEEE The Fifth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT), 1-7, Hefei, Jul. 2014.

(要約): With the development of integrated circuit manufacturing technology, low power test has become a focus of concern during testing fields. This paper proposes a new low power BIST (built-in self test) scheme based on block encoding which first exploit a block re-encoding method to optimize the test cube, and then a low power test based on LFSR (linear feedback shift register) reseeding is applied. According to the compatibility of flag, the scheme proposes a grouping algorithm based on flag to divide and reorder the test cubes in the test cube set. Experimental results show that the scheme not only obtain better test compression ratio and test data storage, but also reduce the test power consumption effectively.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICCCNT.2014.6963020
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICCCNT.2014.6963020

(DOI: 10.1109/ICCCNT.2014.6963020) Tian Chen, Kai Liu, Xin Yi, Dandan Shen, Wei Wang, Fuji Ren and Jun Liu :
A connected component-based distributed method for overlapping community detection,
IEEE The Fifth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT), 1-7, Hefei, Jul. 2014.

(要約): In order to find the overlapping community structure more quickly and accurately in complex network, this paper proposes a Connected Component-Based Distributed method (CCBD) for overlapping community detection. CCBD first divides edges set in the network into smaller one. Next, it seeks out connected component using distributed platforms and gives a serials number to them according to certain rules. Then, it classifies these connected components according to the serials number. Task nodes determine whether any two connected components and non-propagating edges can be connected to become a larger community. Finally, CCBD negotiates a new serials name for the new community. Through repeated iterations, we get the community structure in the network. Nodes belong to multiple communities are overlapping nodes. Experiment results show that CCBD has higher time efficiency benefiting from distributed computing. Moreover, the quality of communities detected by CCBD surpasses those found by other algorithms.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICCCNT.2014.6963032
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICCCNT.2014.6963032

(DOI: 10.1109/ICCCNT.2014.6963032) Haitao Yu and Fuji Ren :
Subtopic Mining via Modifier Graph Clustering,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.8443, 337-347, Tainan,Taiwan, May 2014.

(要約): ユーザクエリ内に符号化された情報を理解することは，効果的な情報検索の重要なステップである．本稿では，与えられたトピックのサブトピック文字列のランク付けリストを生成するためサブトピックマイニングに焦点を当てる．サブトピックマイニングの問題は，モディファイグラフ上のグラフクラスタリングに帰着し，新しいアプローチを提案する．既存の方法と比較すると，提案した修飾グラフベースのアプローチがスパース問題に有効性があると分かった．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-06608-0_28
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84901247940

(DOI: 10.1007/978-3-319-06608-0_28, Elsevier: Scopus) Changqin Quan and Fuji Ren :
Gene disease association extraction by text mining and network analysis,
Proceedings of the Fifth International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis (Loudi), 54-63, Gothenburg, Sweden, Apr. 2014.

(要約): 生物医学関係は生物学的プロセスにおいて重要な役割を果たす．本論文では，遺伝子疾患関連抽出のために情報フィルタリング，文法の解析とネットワーク分析を組み合わせる手法を提案する．提案手法では，まず，潜在トピック機能を備えた最大エントロピー分類器に基づく遺伝子 - 疾患相互作用に関する情報を含む文章を抽出する．その後，確率文脈自由文法は，遺伝子疾患関連の抽出のために適用される．システム評価のため，病気を検査するように乳癌を対象とした．加重度，間隔度，そして近さの中心性による31トップランク遺伝子と疾患は，NCBIデータベースを介して乳癌との関連性をチェックされた．評価結果としては，試験遺伝子と疾患のための83.9パーセントの精度，試験遺伝子の74.2%の精度を示した．

Lei Wang, Fuji Ren and Duoqian Miao :
A Novel Method for Recognizing Emotions of Weblog Sentences,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 358-363, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): With plenty of online resources constantly increasing (like weblog, product reviews, news reviews, etc.), it is difficult to read them and obtain the useful information, especially emotion information. The emotion analysis on internet online information has received much attention from natural language processing field in recent years. In most existing works, single-label emotion analysis have been studied by many scientists, it often ignores the complexity of human feelings. This paper is dedicated to construct the multi-label emotion topic model for recognizing the complicated emotions of weblog sentences based on Chinese emotion corpus Ren-CECps. We employ latent topic variables and emotion variables to find complex emotions of the sentence. The results of experiments indicate that the model is reasonable and effective in recognizing the mixed emotions of weblog sentences.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2013.6776631
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902511791

(DOI: 10.1109/SII.2013.6776631, Elsevier: Scopus) Yao Qian, Fuji Ren and Changqin Quan :
A New Preprocessing Algorithm and Local Binary Pattern Based Facial Expression Recognition,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 239-244, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): This paper presents a new preprocessing algorithm with local binary pattern for facial expression recognition. Firstly, we establish the skin color model to extract the face region, and then we use the cumulative projection to obtain the completely face region. Secondly, we rotate the inclined faces, normalize all the images, and remove the effect of light to get the required experimental samples. Finally, we use rotation invariance uniform local binary pattern operator to get the facial expression features, and then the support vector machine classifier is used for expression classification. The algorithm is implemented with Matlab and experimented on Indian male facial expression database. The proposed method obtained an accuracy of 72.75% which shows the effectiveness of the proposed algorithm.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2013.6776757
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902440370

(DOI: 10.1109/SII.2013.6776757, Elsevier: Scopus) Ning Liu, Fuji Ren, Xiao Sun and Changqin Quan :
Microblogging Hot Events Emotion Analysis Based on Ren-CECps,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 233-238, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): Since Sina microblogging was first launched in August 2009, that seems to have become the major social media communication platform in China, microblogging is increasingly deep into life. In this study, we analyze the sentiment of microbloging hot events based on Ren-CECps. According to hot events in chronological, choosing the microblogging hot events of Beijing Heavy Fog and Xi Jinping, Peng Liyuan Visit for instance, crawling through sina microblogging we can get the corpus that contains the specified events. The method uses word frequency statistics for access microblogging corpus, analyzing trends in specific keywords concerns. At the same time, according to specific keywords related to micro-Bo, we can calculate the emotions of related microblogging via Ren-CECps. Finally, according to changes from time to time, we make a corresponding data charts, visual display of such trends. In this study, we illustrate that we can get a good result of emotion analysis using Ren-CECps in such a microblogging Chinese text with fragmentation and discrete feature. As a further indication of such excellent Chinese emotion corpus, the practical and research value in it are enormous.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2013.6776683
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902471502

(DOI: 10.1109/SII.2013.6776683, Elsevier: Scopus) Xiaohua Wang, Chao Jin, Wei Liu, Min Hu, Liangfeng Xu and Fuji Ren :
Feature Fusion of HOG and WLD for Facial Expression Recognition,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 227-232, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): A considerable amount of research work has beendone for facial expression recognition using local or globalfeature extraction methods. Weber Local Descriptor (WLD), asimple and robust local image descriptor, is recently developedfor local feature extraction. In facial expression recognition, theinformation contained in the local is important for therecognition result. The Histograms of Oriented Gradients(HOG) can well describe the local area information usinggradient and orientation density distribution of the edge. Inorder to solve the lack of contour and shape information only byWLD features and to extract facial local features moreefficiently, we propose a hybrid approach that combines theWLD with HOG features. We divide the images into blocks andweight each of them, then extract the two features and fuse them.At last, the weighted fused histograms are used to classify facialexpressions by chi-square distance and the nearest neighbormethod. The proposed method is applied on popular JAFFEand Cohn-Kanade facial expression databases and recognitionrate is up to 93.97% and 95.86%. Compared with the GaborWavelet, LBP, and AAM and experimental results show that theproposed method achieves better performance for facialexpression recognition.
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902479323

(Elsevier: Scopus) Changqin Quan, Dongyu Wan, Bin Zhang and Fuji Ren :
Reduce the Dimensions of Emotional Features by Principal Component Analysis for Speech Emotion Recognition,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 222-226, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): In this paper, the principal component analysis (PCA) is applied to speech emotion recognition for improving the accuracy of the system. The traditional prosodic features like pitch-related features and formant-related features are extracted from the Berlin speech database [7] and a Chinese database. These collected feature data is processed by PCA to remove the irrelevant information. After that, three kinds of features including the processed features by PCA, unprocessed features and other speech-related features are used to train a SVM classifier. And six emotions are tested in the experiment. The classification accuracy of the processed features by PCA is about 3.1% higher than the unprocessed features and about 17.6% higher than the MFCC features when using 240 utterances. The recognition accuracies among different emotions in both databases are also presented in the study.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2013.6776653
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902455517

(DOI: 10.1109/SII.2013.6776653, Elsevier: Scopus) Changqin Quan, Xiquan Wei and Fuji Ren :
Combine Sentiment Lexicon and Dependency Parsing for Sentiment Classification,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 100-104, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): With the rapid development of internet technology and e-commerce sites, there are more and more products review in the network. People are willing to make a survey on the internet before purchasing the products. The automatic identification of the sentiment of comments is necessary. We propose a method, which combines sentiment lexicon and dependency parsing to determine the sentiment orientation and the positive or negative attitudes of the topic. The dependency parsing is used to get the objects and sentiment words. Then the allocation of weights is done, and finally the positive and negative results of the products evaluation are concluded. Experiments show that the validity and efficiency of the proposed method.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2013.6776652
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902479906

(DOI: 10.1109/SII.2013.6776652, Elsevier: Scopus) Zhong Huang and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition Based on Active Appearance Model & Scale-Invariant Feature Transform,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 94-99, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): The active appearance model (AAM), one of the most effective facial feature localization methods, is widely used in facial expression recognition. However, the results of this model with non-frontal face are not ideal. Thus, we propose a new method for facial expression recognition based on AAM and scale-invariant feature transform (SIFT). The proposed method uses AAM to locate the feature points of a facial expression image. SIFT descriptors are then utilized to describe these feature points, and the gradient direction histogram of the pixels surrounding these points are used to form point feature vectors. The chi-square distance and the nearest neighbor classifier is applied to accomplish the facial expression recognition task. The experimental results from standard expression databases and multi-posture expressions show that the proposed method not only improves the recognition rates of the frontal face but also has better robustness for non-frontal facial expressions under some deflection angles.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2013.6776620
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902517301

(DOI: 10.1109/SII.2013.6776620, Elsevier: Scopus) Rui Li, Zhuguo Yu, Min Hu, Zhong Huang and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition Algorithm Based on Feature Fusion Adaptive Weighted HLAC,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 88-93, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): In this paper, a novel method of facial expression recognition based on adaptive weighted higher-order local autocorrelation coefficient (WHLAC) is presented. Firstly, The method gets whole face region and sub-regions of eyebrows, eyes, nose and mouth. Secondly, the global features of the face regions and local features of the sub-regions are extracted by HLAC, the weights of sub-regions are calculated by fisher linear discriminant (FLD), and then these two parts features are fused together by the weights. Finally, the fused features are classified by FLD. The experimental results show that the proposed method has higher recognition rate and lower computational cost than Gabor, WLBP, HLAC for facial expression recognition.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2013.6776616
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902530447

(DOI: 10.1109/SII.2013.6776616, Elsevier: Scopus) He Jiang, Min Hu, Hongbo Chen, Kun Li, Xiaohua Wang and Fuji Ren :
Facial Expression Recognition Based on Multi-Scale Vector Triangle,
proceedings of IEEE/SICE SII2013 The Sixth Symposium on System Integration, 82-87, Kobe, Japan, Dec. 2013.

(要約): Image description is not sufficient in traditional facial expression recognition (FER) methods, therefore this paper proposes a FER method based on multi-scale vector triangle. It combines vector triangle pattern with image pyramid to extract facial expression features. Firstly, construct a facial image pyramid to produce images in different scales. Secondly, divide each image into blocks, and extract vector triangle features of each sub-image. Then, use histogram to statistical characteristics, and calculate Euclidean distance between the histograms. Finally, fusion weighted eigenvalues and come to the recognition results. Multi-scale vector triangle pattern can not only avoid the loss of information in image asymmetric regions, but also reflect image features in different scales. It can describe images more adequately. In order to verify the effectiveness of the algorithm, this paper uses the Japanese Female Facial Expression (JAFFE) database to do the experiments and compare the results with Complete Local Binary Patterns (CLBP), Gabor wavelet, Active Appearance Models (AAM) and so on. Experimental results indicate that this method has higher recognition rate and better real-time effect.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2013.6776615
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84902525890

(DOI: 10.1109/SII.2013.6776615, Elsevier: Scopus) Xiao Sun, Chengcheng Li, Chenyi Tang and Fuji Ren :
Mining Semantic Orientation of Multiword Expression from Chinese Microblogging with Discriminative Latent Model,
2013 International Conference on Asian Language Processing, 117-120, Urumqi, China, Aug. 2013.

(要約): Extracting semantic orientation of Multiword Expression, especially some newly generated Multiword Expression from internet, is an important task for sentiment analysis of web texts or other real word text as some Multiword Expressions can express more integrative sentiments than words units. This paper proposes a method contains a novel latent discriminative algorithm, which attempts to attack this problem by integrating discriminative model and latent value model. Although Chinese Multiword Expressions consist of multiple words, the semantic orientation of the Multiword Expression is not just simple integration of orientations of the component words, as some words can invert the affective orientation so the Multiword Expressions can have totally opposite semantic orientation. In order to capture the property of such Multiword Expressions, hidden semi-CRF which includes a latent valuable layer, which can be used to address dual-sequence labeling tasks synchronously, is adopted. The method is tested experimentally by adopting a manually labeled set of positive and negative Multiword Expressions from microblog or other internet resources, and the experiments have shown very promising results, which is comparable to the best value ever reported.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/IALP.2013.41
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/IALP.2013.41

(DOI: 10.1109/IALP.2013.41) Qingli Zhang, Ning An, Kunxia Wang, Fuji Ren and Lian Li :
Speech emotion recognition using combination of features,
Fourth International Conference on Intelligent Control and Information Processing, 523-528, Beijing, China, Jun. 2013.

(要約): In this paper, we study how speech features' numbers and statistical values impact recognition accuracy of emotions present in speech. With Gaussian Mixture Model (GMM), we identify two effective features, namely Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCCs) and Auto Correlation Function Coefficients (ACFC) extracted directly from speech signal. Using GMM supervector formed by values of MFCCs, delta MFCCs and ACFC, we conduct experiments with Berlin emotional database considering six previously proposed emotions: anger, disgust, fear, happy, neutral and sad. Our method achieve emotion recognition rate of 74.45%, significantly better than 59.00% achieved previously. To prove the broad applicability of our method, we also conduct experiments considering a different set of emotions: anger, boredom, fear, happy, neutral and sad. Our emotion recognition rate of 75.00% is again better than71.00% of the method of hidden Markov model with MFCC, delta MFCC, cepstral coefficient and speech energy.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICICIP.2013.6568131
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICICIP.2013.6568131

(DOI: 10.1109/ICICIP.2013.6568131) Yu Gu, Yusheng Ji, Fuji Ren and Ji Li :
Network lifetime optimization in wireless healthcare systems: Understanding the gap between online and offline scenarios,
proceedings of Communications, 1774-1778, Budapest, Hungary, Jun. 2013.

(要約): In this paper, we study the network Lifetime Maximization problem in Mobile healthcare sensor systems (LMM). For the healthecare system, we consider a dynamic scenario where users are mobile at their own wills and periodically report their personal health information (PHI) to a static sink, e.g. a powerful server, for further processing and distributing. The objective is to optimize the network lifetime by flow scheduling. The major difficulty lies in the time-dependent network topologies. Therefore, we propose a novel temporal-spatial network modeling method by extending current model with time dimension. Based on this model, we show that if the movement of users are known in advance (i.e. offline case), the problem can be optimally solved in polynomial time by a linear programming. However, the online LMM problem is much more difficult to tackle, since we prove that there exists no online algorithm with a constant performance ratio to the offline optimal algorithm in terms of the network lifetime. We further design simulations to show the performance gap between online and offline LMM. Considering the user mobility within a given scenario follows some certain patterns, we show the potential improvements of using a prediction-based method. This investigation provides certain insights on designing efficient online algorithms for the LMM problem.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICC.2013.6654776
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/ICC.2013.6654776

(DOI: 10.1109/ICC.2013.6654776) Kazuyuki Matsumoto, Kenji Kita and Fuji Ren :
Emotion Estimation from Sentence Using Relation between Japanese Slangs and Emotion Expressions,
Proceedings of 26th Pacific Asia Conference on Language,Information and Computation, 377-384, Nov. 2012.

(要約): 本論文では，日本語俗語(若者言葉)を含んだ発話文の感情を推定するために，若者言葉を特徴とした感情推定手法を提案する．低頻度の若者言葉においては，コーパスを用いた機械学習による感情推定では，特徴としては有効ではないため，Webから自動収集したコーパスにおいて低頻度若者言葉と同一の文に出現する感情表現を素性として用いることを検討する．本手法により，単純な形態素N-gramを素性として用いた場合よりも20%の精度改善が認められた．
(キーワード): Emotion Corpus / Japanese Slang / Out of Vocabulary

Sohrab Golam Mohammad and Fuji Ren :
CLASS-INDEXING: THE EFFECTIVENESS OF CLASSS-PACE-DENSITY IN HIGH AND LOW-DIMENSIONAL VECTOR SPACE FOR TEXT CLASSIFICATION,
IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems, 2034-2042, Hangzhou, China, Oct. 2012.

(要約): Most of the previous studies of termweighting schemes emphasize on the documentindexing-based term weighting approach to addressautomatic text classification (ATC). In this study, weintroduce class-indexing-based term-weightingapproaches and judge their effects in high andcomparatively low-dimensional dataset over the TF.IDFapproach. First, we implement a class-indexing-basedTF.IDF.ICF term weighting approach in which theinverse class frequency (ICF) is incorporated; providepositive discrimination on rare terms and biased againstfrequent terms in the TC task. Therefore, we revised theICF function and implemented a new inverse class spacedensity frequency (ICSF) multiplied by TF.IDF, andgenerated the TF.IDF.ICSF that provides a positivediscrimination on infrequent and frequent terms. Wepresent detailed evaluation of each category for theReuters-21578 and 20 Newsgroups datasets. Theexperiment results show that the proposed classindexing-based TF.IDF.ICSF term weighting approachplays a significant role to overcome the problem ofdimensionality reduction in the feature space.
(キーワード): Text classification / indexing / term weighting / machine learning / centroid classifier

Song Liu and Fuji Ren :
RELATION EXTRACTION FROM WIKIPEDIA ARTICLES BY ENTITIES CLUSTERING,
IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems, 1491-1495, Hangzhou, China, Oct. 2012.

(要約): Wikipedia is an encyclopedia based on wikitechnology. It is multilingual high quality knowledgebase. In this work a episode based extraction method areproposed to extract relations from Wikipedia articles.The entities are clustered and labeled. The relationextraction is benefited by the information redundancyprovided by the clusters. A strict Wikipedia entitiesclustering algorithm based on the category system andfirst sentence of the article is approached. This workrequired less manual assist. And the relations areabundant. The results are comparable with other works.
(キーワード): Relation extraction / Entities clustering / Episode
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2012.6664633
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84890358249

(DOI: 10.1109/CCIS.2012.6664633, Elsevier: Scopus) Haitao Yu and Fuji Ren :
Role-explicit Query Identification and Intent Role Annotation,
The 21st ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 1163-1172, Maui, HI, USA, Oct. 2012.

(要約): Understanding the information need or intent encoded within a query has long been regarded as an essential factor of effective information retrieval. For better query representation and understanding, two intent roles (kernel-object and modifier) are introduced to structurally parse a class of role-explicit queries, which constitute a majority of common user queries. Furthermore, we focus on two research problems: RP-1: Given a role-explicit query, how to identify the kernel-object and modifier, namely intent role annotation; RP-2: How to determine whether an arbitrary query is role-explicit or not. To solve RP-1, we propose a simplified word n-gram role model (SWNR), which quantifies the generating probability of a role-explicit query and performs intent role annotation effectively. Using a set of discriminative features, we build classifiers to address RP-2 in a supervised manner. The experimental results show that: (1) SWNR can achieve a satisfactory performance, more than 73% in terms of different metrics; (2) The classifiers can achieve more than 90% precision in identifying role-explicit queries; (3) Compared with traditional techniques for query representation and understanding, e.g., name entity recognition in query and class-level query intent inference, intent role annotation provides a more flexible framework and a number of applications can benefit from annotating role-explicit queries, such as intent mining and diversified document ranking.

Yan Sun, Fuji Ren, Xin Kang and Changqin Quan :
A Japanese Adverb Emotion Corpus for Japanese Emotion Analysis,
8th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 418-423, Hefei, China, Sep. 2012.

(要約): Computing emotions from text has become a popular direction in natural language processing. The words are extensively studied as features to predict emotions in previous works, but very few studies have distinguished words with particular part of speech features in this task. In Japanese adverbs which are frequently used in both written and spoken language, have been observed to remarkably impact the sentence emotions. In this paper, we focus on such impacts of adverbs among sentences, and develop a Japanese adverb-emotion corpus with totally 3864 Japanese sentences. Adverb features are extracted from sentences, and new adverb categories, an adverb-emotion lexicon, as well as adverb-emotion rules are summarized according to the different functions of these adverbs in text emotion expressions. The developed Japanese adverb-emotion corpus lays a foundation for further Japanese emotion analysis and recognition in text.
(キーワード): Japanese Adverb / Emotion Prediction / Corpus / Features

Yu Wang, Lian Li, Fuji Ren and Changqin Quan :
POMDP Based Affective Model and It's Application on An Intelligent Music Player,
8th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 407-417, Hefei, China, Sep. 2012.

(要約): Partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) model has been confirmed to be appropriate for spoken dialogue system. Based on this model, we construct a new factored POMDP model to describe the emotional dialogue system. First we divide the users state into users goal (or intention) and user's emotion. In order to respond effectively to the users state, we divide the agents action into emotional coping and goal response accordingly. Then we construct the observation model, the users goal model, and the users emotion model respectively. Finally, the model is proved to be valid by an example of an intelligent music player.
(キーワード): POMDP model / affective computing / dialogue system

Song Liu and Fuji Ren :
How to and Why Question Answering using Syntactic Semantic and Pragmatic Features,
8th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 216-226, Hefei, China, Sep. 2012.

(要約): Question answering system assists people to acquire the valuable information in a natural way. "Why" and "how to" questions express two kinds of essential information requirements. The two kinds of complex questions that need more information to find the answers. In this paper, syntactic, semantic and pragmatic features are employed to find answers for "why" and "how to" questions. And ranking learning approaches are applied to re-rank the candidate answers. And wrappers strategy are used to select the optimized features combination. The results show that answers are improved by using the combination of syntactic, semantic and pragmatic features.
(キーワード): question answering / syntactic / semantic / pragmatic / ranking learning

Changqin Quan, Xiao Sun and Fuji Ren :
Feature Based Review Classification for Fine-grained Sentiment Analysis,
8th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 106-116, Hefei, China, Sep. 2012.

(要約): The researches on subjectivity, opinions or sentiments, named sentiment analysis, have a great deal of applications in E-business, opinion polls and many other fields. Feature-based sentiment classification can provide more fine grained sentiment analysis. In the problem of feature-level sentiment classification, identifying implicit review features is a big challenge. In this paper, we propose a new measure of PMI-TFIDF by combining PMI (Point wise mutual information) and TF-IDF (term frequencyinverse document frequency) to measure the association of words for extending related features. By adding the importance measure of a word to documents, PMI-TFIDF can provide more effective distinction between words than PMI. Based on PMI-TFIDF, the related words with high relevance for a feature can be obtained. Kernel methods (KMs) are state-of-the-art for solving machine learning problems. Based on the measure of PMI-TFIDF, we applied Polynomial Kernel (PK) method to get the similarities between a review and the related word lists of different features for feature based review classification. The best experimental results on feature based book reviews classification achieved the precision of 82.5%.
(キーワード): Sentiment Analysis / feature / PMI-TFIDF / Polynomial Kernel

Xiao Sun, Changqin Quan and Fuji Ren :
Semantic Orientation Extraction of Chinese Phrases by Discriminative Model and Global Features,
8th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 64-74, Hefei, China, Sep. 2012.

(要約): Extracting semantic orientation of phrases, especially some newly generated phrases frominternet, is an important task for sentiment analysis of web texts or other real word textas some phrases can express more integrative sentiments than words units. This paperproposes a method contains a novel latent discriminative algorithm, which attempts toattack this problem by integrating discriminative model and latent value model. AlthoughChinese phrases consist of multiple words, the semantic orientation of the phrase is notjust simple integration of orientations of the component words, as some words can invertthe aective orientation so the phrases can have totally opposite semantic orientation. Inorder to capture the property of such phrases, hidden semi-CRF which includes a latentvaluable layer, which can be used to address dual-sequence labeling tasks synchronously,is adopted. The method is tested experimentally by adopting a manually labeled setof positive and negative phrases from microblog or other internet resources, and theexperiments have shown very promising results, which is comparable to the best valueever reported.
(キーワード): Semantic Orientation Extraction / Chinese Phrases / Discriminative Latent Model / Global Features

Kazuyuki Matsumoto, Yoshioka Nobuhiro, Kenji Kita and Fuji Ren :
Judgment of Depressive Tendency from Emotional Fluctuation in Weblog,
Proceedings of the 16th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems - KES2012, 545-554, Sep. 2012.

(要約): 本研究では，うつ傾向のあるブログ作者を検出するための手法を提案する．多くのブログ作者は，日々の健康状態や心的状態について，自分の言葉で書きつづる．本研究は，うつ傾向の検出が目的であるため，うつ傾向が顕著な場合に，どのような語が高頻度で出現するかについても，検討する必要がある．単語の感情極性と，その出現頻度の時間的変化に着目することで，あるブログ作者のブログと，類似する感情変化パターンを持つブログ作者のうつ傾向属性を同じ感情極性であると判別することにより，従来の単語素性に基づく機械学習手法よりも高精度なうつ傾向判別を目指す．
(キーワード): Weblog / Emotional Fluctuation / Depressive Tendency

Yimin Tang, Fuji Ren and Yanxiang Chen :
Universal triple I method and its application to textual emotion polarity recognition,
World Scientific Proceedings Series on Computer Engineering and Information Science 5, 189-196, Xian, China, May 2012. Peilin Jiang, Fei Wang, Fuji Ren and Nanning Zheng :
Emotion Ontology Construction from Chinese Knowledge,
Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Vol.LNCS7181, 603-614, New Delhi, India, Mar. 2012. Wu Yunong, Kenji Kita, Fuji Ren, Kazuyuki Matsumoto and Kang Xin :
Exploring Emotional Words for Chinese Document Chief Emotion Analysis,
Proceedings of 25th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation(PACLIC2011), 597-606, Dec. 2011.

(要約): 本研究では，文書の感情分析モデルを，感情的な語のアノテーション機能を用いて開発する．8種類の基本感情カテゴリを選択し，単語と文書レベルでの感情分析をおこなう．我々は，2つのパラメータとして，単語と感情の間の関連性と，文書と感情の関連性のパラメータを導入した．評価実験結果により，異なる感情状態において，文書の感情分析モデルの有効性を示した．
(キーワード): emotional words annotation / document emotion analysis / term relevance / term frequency

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. Shoko Fuji, Mai Date, Yuko Nagai, Yuko Yasuhara, Tetsuya Tanioka and Fuji Ren :
Research on the possibility of humanoid robots to assist in medical activities in nursing homes and convalescent wards,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 459-463, Tokushima, Nov. 2011.

(要約): In Japan, increasing attention has been given to using humanoid robots to solve problems concerning personnel shortage and to reduce duty workload in clinical and nursing situations. Currently, the development of robots is not yet at the level where they can function like human medical and health care professionals. For this reason, it is imperative to discover ways in which humanoid robots can be used to solve the issues of personnel shortage and duty workload. The aim of this research is to clarify the impressions nurse and care staff has toward humanoid robots. The research focuses on 1) whether there are any duties humanoids can undertake and 2) what is required of humanoids to perform clinical functions. This research was approved by the ethical review board of University Hospital A, and a mail survey was conducted between August and September, 2010. The respondents were 939 members of nurse and care staff working in nursing homes and convalescent wards. Among the reasons given by respondents who think that humanoids cannot do any clinical duty, the most common was Not clear what and how much ability humanoids have, chosen by 70.41 percent of respondents. Regarding the qualities required of humanoid robots on the aspect of ethical considerations, 63.79 percent chose Not causing harm to humans, making it the most common response. From the above results, it appears that personnel working in nursing homes and convalescent wards do not have enough accurate information on humanoid robots. It is therefore necessary that for future engagement of humanoid robots in clinical duty, advanced and detailed information on the ability and performance of humanoid robots be disseminated, so that not only patients but also medical staff can accept them without difficulty.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2011.6138243
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857344108

(DOI: 10.1109/NLPKE.2011.6138243, Elsevier: Scopus) Peilin Jiang, Fuji Ren, Fei Wang and nanning Zheng :
Complex Emotion Categorization and Tagging for Chinese,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 334-339, Tokushima, Nov. 2011.

(要約): To understand emotion and make machine emotion is one of the goals of affective computing. In order to understand language from interface of machine, both the meaning and the emotion are necessary to be interpreted correctly. But until now the study of fine-grained theory of emotion is still full of challenges. In this paper, a novel method to analyze emotion category is proposed according to the statistics of affective word hierarchy in Dictionary of contemporary Chinese. The emotion hierarchy is called complex emotion. Firstly, over 7,000 common affective words have be annotated and their detailed explanations had been collected for an affective lexicon, then we analyze the consistent relationship in the affective lexicon and consequently 52 salient complex emotion state hierarchies are categorized and tagged by a lexical affective clustering algorithm. The complex emotions are compared to the traditional definitions of basic emotions in psychology and have been evaluated to be valid by kappa value in the experiment. Moreover we also have tagged the semantic orientation for the collected words.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2011.6138220
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84863132513

(DOI: 10.1109/NLPKE.2011.6138220, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Kenji Kita and Fuji Ren :
Emotion Estimation of Wakamono Kotoba Based on Distance of Word Emotional Vector,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 214-220, Tokushima, Nov. 2011.

(要約): 本研究では，日本語俗語に対する感情カテゴリ付与のための手法を提案する．日本語俗語のなかでも，種類が多く，日々増え続けては使い捨てられていく若者言葉に着目する．提案手法は若者言葉の共起語を共起語ベクトルとして表現し，それぞれの語に2次元の感情極性ベクトルを付与することで，より正確な類似度の計算を実現する．本研究で提案した手法により，EMDを用いることで，従来の単語重要度を用いた類似度計算法より高精度に感情推定がおこなえることを明らかにした．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2011.6138197
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857271107

(DOI: 10.1109/NLPKE.2011.6138197, Elsevier: Scopus) Liping Mi, Fuji Ren and Hideo Araki :
Differences of Japanese Kanji and Kana during the Memory Processing,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 205-208, Tokushima, Nov. 2011.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2011.6138195
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857274532

(DOI: 10.1109/NLPKE.2011.6138195, Elsevier: Scopus) Changqin Quan and Fuji Ren :
Selecting clause emotion for sentence emotion recognition,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 194-198, Tokushima, Nov. 2011.

(要約): Sentence emotion recognition allows for deeper analysis of textual emotion. Based on the finding that sentence emotional focus can be expressed by some clauses in this sentence, this work proposes to select clause emotion for sentence emotion recognition. In the first step, a Maximum entropy (MaxEnt) classification model has been built for word emotion recognition. In the second step, a homogeneous Markov model (HMM) classification method is used for clause emotion classification. In the third step, nine text features are selected, and genetic algorithm (GA) is used to specify the weight of each text feature. The sentence emotion is an addition of all selected clause states in this sentence. The experimental results showed that there are 9.1% and 3.6% improvement for the two tasks respectively when comparing with the baseline. It is demonstrated that clause selection is able to improve the performance of sentence emotion recognition significantly.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2011.6138193
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857307355

(DOI: 10.1109/NLPKE.2011.6138193, Elsevier: Scopus) Xin Kang and Fuji Ren :
Sampling Latent Emotions and Topics in a Hierarchical Bayesian Network,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 37-42, Tokushima, Nov. 2011.

(要約): Text emotion analysis suffers from the lack of faithful emotion features, and the difficulty of mining multiple emotions that are mixed together. In this paper, we provide a Gibbs sampling method to solve these two problems. We explicitly characterize the emotion combination phenomenons, and predict the complex emotions of words together with the emotion intensities for each singular emotion through raw texts. Both emotions and emotion intensities are embedded as latent random variables in a hierarchical Bayesian network, while only the words and some preliminary expectations are represented as observed variables. The model which we call word emotion topic (WET) model, also depicts the distribution of word emotions among different topics, which helps to study the variation of word topics and word emotions. Experiment shows promising results of word emotion prediction, which outperforms traditional parsing methods such as Hidden Markov Model and Conditional Random Fields on raw text. The result also presents interesting emotion-topic variations through blog articles.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2011.6138166
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857327170

(DOI: 10.1109/NLPKE.2011.6138166, Elsevier: Scopus) Yiming Tang, Fuji Ren, Xiao Sun and Yanxiang Chen :
Reverse universal triple I method of (1,1,2) type for the Lukasiewicz implication,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 27-29, Tokushima, Nov. 2011.

(要約): A new fuzzy reasoning method called the reverse universal triple I method of (1,1,2) type (reverse universal triple I method for short) is proposed and investigated by means of the famous Lukasiewicz implication, which contains the reverse triple I method as its special case. The reverse triple I principles are improved, and the optimal solutions of reverse universal triple I method are obtained for Fuzzy Modus Ponens (FMP) and Fuzzy Modus Tollens (FMT). Furthermore, it is found that the reverse universal triple I method has the reversibility property. Lastly, the reverse universal triple I method is further generalized to the alpha-reverse universal triple I method, and the related principles and optimal solutions are achieved.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2011.6138164
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84863146420

(DOI: 10.1109/NLPKE.2011.6138164, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
Robotics Cloud and Robotics School,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 1-8, Tokushima, Nov. 2011.

(要約): In the near future, robots with advanced intelligence will be used for the service of society, families, and individuals. In this paper, we propose the concept of an advanced intelligence machine, which is a device that uses both natural and artificial intelligence and is capable of affective recognition and generation of affective speech and behavior. We describe the concept of a robotics cloud for use by advanced intelligence machines in human-robot interactions and provide a theoretical framework and technology blueprint of the construction of a robotics cloud. In addition, we propose a robotics school for building robotics clouds and describe a framework for the school, its certification program, and a method for authentication of the school. The influence of robots on the development of society, scientific and technological progress, and human-robot relationships are also discussed.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2011.6137767
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857324867

(DOI: 10.1109/NLPKE.2011.6137767, Elsevier: Scopus) 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. Wu Yunong, Kenji Kita, Fuji Ren, Kazuyuki Matsumoto and Kang Xin :
Modification Relations Based Emotional Keywords Annotation Using Conditional Random Fields,
Proceedings of 2011 Fourth International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems, 81-84, Oct. 2011.

(要約): 本研究では，修飾語素性の感情キーワード付与においての有効性について述べる．中国語感情コーパスを用いて，8種類の感情カテゴリを選択し，Conditional Random Fieldsにより，単語の感情を推定する．提案手法の評価実験の結果，修飾語素性が感情キーワード付与に有効であることを明らかにした．
(キーワード): modification features / emotional keywords annotation / CRFs

Jun Wang, Lei Li and Fuji Ren :
An Improved Method of Extracting Emotional Attribute of Relations Based on Syntactical Analysis,
Proc. of IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS 2011), 457-461, Beijing, Sep. 2011.

(要約): Social network plays an important role in thisnetwork age. With development of social network,people hope more attribute and more precisedescription about relation which is the key elementof network. This paper proposes an improvedmethod of extracting emotional attribute ofrelations from Chinese events based on syntacticalanalysis. In our work, we improved the defect ofprevious method that can not deal with multipleentities in one sentence. In addition, a large-scaleChinese emotional dictionary not only emotionalverbs was used in the extraction of emotionalattribute. Experiment showed our method achievedsatisfied performance.
(キーワード): social network / emotional attribute / syntactical analysis
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2011.6045109
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-80055114337

(DOI: 10.1109/CCIS.2011.6045109, Elsevier: Scopus) Song Liu and Fuji Ren :
PARAGRAPH ACT BASED PRAGMATIC INFORMATION EXTRACTION IN QUESTION ANSWERING,
Proc. of IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS 2011), 153-157, Beijing, Sep. 2011.

(要約): In Question Answering System the greatesthardship is crossing the gap between the questionsand corpus to find the appropriate answers. Thequestions and corpus are in different context, tofind the answers the inference whether onecandidate sentence fits the user's request isnecessary. Pragmatic is concerned with inferenceabout the utterances and user. It is a bridge acrossthe gap of questions and corpus. In this paper weanalyze the elements of pragmatic and extract thepragmatic information from the corpus based onthe paragraph act. The pragmatic information isalso well organized. And the experiments showthat the appended pragmatic informationsignificantly improves the performance of theQuestion Answering System either the precision,recall or F score especially in the condition that thequantity of answer is restricted.
(キーワード): Question Answering / pragmatic information / information extraction / paragraph act
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2011.6045051
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(DOI: 10.1109/CCIS.2011.6045051, Elsevier: Scopus) Ji Li and Fuji Ren :
CREATING A CHINESE EMOTION LEXICON BASED ON CORPUS REN-CECPS,
Proc. of IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS 2011), 80-84, Beijing, Sep. 2011.

(要約): As a basic emotion resource, an emotion lexiconplays a very important role in the classification andrecognition of emotion in text. This paper proposesan automatic approach to create a Chinese emotionlexicon with tag of emotion intensity based on theemotion corpus Ren-CECps 1.0. We present a newalgorithm of emotion vector computation bymaking use of two language dictionaries TongyiciCilin and HowNet. Comparing with theexperimental results on verbs by SVMclassification method, our approach is provedfeasible and effective.
(キーワード): Emotion Lexicon / Emotion Intensity / Tongyici Cilin / HowNet / Semantic Similarity
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2011.6045036
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(DOI: 10.1109/CCIS.2011.6045036, Elsevier: Scopus) Jia Ma and Fuji Ren :
DETECT AND TRACK THE DYNAMIC DEFORMATION HUMAN BODY WITH THE ACTIVE SHAPE MODEL MODIFIED BY MOTION VECTORS,
Proc. of IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS 2011), 587-591, Beijing, Sep. 2011.

(要約): At present, many systems are being used in the detection of human body from video, especially the moving human body. These systems usually recognize the human body features, such as learning the human body features by training, recognition of the skin color or body shape, and identify the specifically movement of human body. These methods have some problems. The training methods require a lot of training data, but only identify specific targets. The methods of identify the shape of human body and skin color are a great influenced by the video quality and content. The methods of detecting motion features are often complex and greatly relied to the 3D data. In this study, we propose an Active Shape Model (ASM) modified by the motion vectors to detect and track the deformed human body for action. Active shape model is used to identify the particular shapes; it is also a training method. We use kinds of original human body model modified by motion vectors, instead of training result. Thus the active shape model can detect the human body after deformation. So that human body won't be lost or repeated detected. In this method, we use Optical-flow method to get the motion vectors. The function of the method is conformed by experiment and the detecting success rate of moving human body is 94%. The experimental results and discussion are also presented.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2011.6045137
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(DOI: 10.1109/CCIS.2011.6045137, Elsevier: Scopus) Ye Liu and Fuji Ren :
Japanese Named Entity Recognition for Question Answering System,
Proc. of IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS 2011), 402-406, Beijing, Sep. 2011.

(要約): Current question answering (QA) systems usually contain named entity recognizer (NER) as a core component. NER is an important and difficult task in computational linguistics. It plays an important role in natural language processing application such as Question Answering, Machine Translation, and Information Retrieval etc. NER includes the identification and classification of certain proper nouns (like location, organization, person, data, money and others) in a text. The purpose of our study is to recognize and extract the exact Japanese sight seeing domain named entities. It is a basic step for the following processing: question analysis and keyword extraction information retrieval. As well as, through doing the named entity recognition, we consider that it can mine exact information from text document to respond to user. This paper describes how to do the Japanese sightseeing named entity recognition due to we are constructing a Japanese sightseeing question answering system. We adopt the hybrid method which combined with machine learning and rule-base method. In the experiment of Japanese sightseeing domain named entity recognition we have got excellent precision and recalling rates. It shows that our method is effective and can be used in a practical question answering system.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2011.6045098
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(DOI: 10.1109/CCIS.2011.6045098, Elsevier: Scopus) Mengsi Cao, Guannan Fang and Fuji Ren :
EEG-BASED EMOTION RECOGNITION IN CHINESE EMOTIONAL WORDS,
Proc. of IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS 2011), 452-456, Beijing, Sep. 2011.

(要約): Emotion recognition is becoming a more and more hot topic nowadays. Many researches on facial recognition and speech recognition have been done. In this paper, we develop a method to facilitate emotion recognition with electroencephalographic (EEG) signals. The main objective of our study is to reveal the relation between emotional responses and EEG data gathered through giving seven subjects word-imagination stimuli. To induce emotions we choose 20 Chinese emotional words which have relatively high emotional intensities. We use support vector machine (SVM) and linear discriminant analysis (LDA) to recognize emotion, respectively, the average recognition rates of 48.78% and 57.04% could be achieved.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2011.6045108
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(DOI: 10.1109/CCIS.2011.6045108, Elsevier: Scopus) Motoyuki Suzuki, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
A novel emotion recognizer from speech using both prosodic and linguistic features,
Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, Vol.LNAI6881, 456-465, Sep. 2011.

(要約): 音声特徴に基づく感情認識は，一般に，韻律情報による．しかし，類似する韻律特徴をもち，異なる感情の発話の場合，韻律特徴のみを用いるのでは，感情認識は困難である．我々は，韻律特徴と言語特徴の両方を考慮した新しいアプローチを提案する．まず，クラスタリングベースの感情認識により，可能な感情を出力し，言語情報による連想メカニズムに基づく感情認識で可能な感情を出力する．この結果を統合することで，それぞれ独立の手法を用いたときよりも，高精度に感情認識がおこなえることを明らかにした．
(キーワード): Emotion recognition / prosodic feature / linguistic feature / association mechanism

Kazuyuki Matsumoto and Fuji Ren :
Construction of Wakamono Kotoba Emotion Dictionary and Its Application,
Computational Linguistics and Intelligent Text Processing, Vol.LNCS6608, 405-416, Feb. 2011.

(要約): 近年，若年層により執筆されたWeblogをよく見かけるようになった．感情と意見分析において，これらのリソースを対象とすることにより，若年層からの評判を分析することができると考える．しかし一方で，若者特有の語である「若者言葉」が多用されるようなブログでは，感情分析で最も重要となるような評価表現が適切に抽出できない可能性がある．このため，どのような条件で若者言葉が含まれるのか，若者言葉が感情をどのように表現しているのか，などといった分析が必要である．本論文では，若者言葉に対して感情タグを付与した辞書の構築手法を提案している．特徴量として，若者言葉自体の素性や，共起語の素性を用いる手法を提案した．また，本手法により構築した辞書を，文からの感情推定に応用するために，いくつかの提案をおこなった．
(キーワード): Wakamono Kotoba / emotion dictionary / emotion corpus

Changqin Quan and Fuji Ren :
An Exploration of Features for Recognizing Word Emotion,
Proceedings of the 23rd International Conference on Computational Linguistics, 922-930, Beijing, Aug. 2010.

(要約): 感情語はテキストからの感情認識や感情語辞書の自動構築のための特徴としてよく使われる．本研究では，単語感情認識のための特徴を調査する．Rec-CECps(タグ付感情コーパス)とMaxEnt(最大エントロピーモデル)に基づき，複数の文脈特徴とその組み合わせを用いて実験を行った．また，PLSA(確率的潜在意味解析)を用い，単語および文をクラスタリングして，意味的特徴を獲得した．実験の結果，意味的特徴は，単語の感情認識に有効であることがわかった．さらに，単語に含まれる複合基本感情を類型化するために単語感情要素を提案した．単語感情要素を特徴として加えることで，文脈及び意味的特徴において，大きなパフォーマンスの向上がみられた．

Nagai Yuko, Tetsuya Tanioka, Fuji Shoko, Yuko Yasuhara, Sakamaki Sakiko, Taoka Narimi, Rozzano De Castro Locsin, Fuji Ren and Kazuyuki Matsumoto :
Needs and challenges of care robots in nursing care setting: A literature review,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 292-295, Beijing, Aug. 2010.

(要約): This study aims to identify needs and challenges of care robot in nursing care setting through an extensive search of the literature. As the result shows, there exists a shortage of information about results of the introduction of care robots, the needs of recipients and care providers, and relevant ethical problems. To advance our research and to introduce care robots into setting, there are so many things to do; consider the application of natural language processing technology by collaborating with researchers in the robotics field, carry out an investigation, extract the needs, clarify ethical problems and seek solutions, conduct the on-site experiment study, and so on.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587815
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587815, Elsevier: Scopus) Date Mai, Tetsuya Tanioka, Yuko Yasuhara, Kazuyuki Matsumoto, Yukie Iwasa, Chiemi Kawanishi, Hirai Eri and Fuji Ren :
The present conditions, problems and future direction of the server-controlled clinical pathway system development in psychiatric hospitals,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 296,303, Beijing, Aug. 2010.

(要約): Clinical pathways used today are paper-based, although many different kinds of clinical pathway are used in clinical practice. However, in the development of software for clinical pathway, it is difficult to achieve cooperation between medical experts, who are not used to expressing their ideas and work in words, and system-developers whose medical knowledge is limited. As a consequence, the current situation is that medical practitioners make their own software and use it in their practice. While this may work, it is less than ideal because refinements that may make the software most effective through engineering expertise is not used. Thus, in our research team, the nurse researchers and the engineering researchers cooperated and developed a clinical pathway system. In this paper, the present conditions, problems, and future direction of the server-controlled CP system development in the psychiatric hospitals, is discussed from viewpoint of nursing as a user.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587812
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587812, Elsevier: Scopus) Haitao Yu, Fuji Ren, Degen Huang and Lishuang Li :
Designing Effective Web Mining-Based Techniques for OOV Translation,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 337-344, Beijing, Aug. 2010.

(要約): Due to a limited coverage of the existing bilingual dictionary, it is often difficult to translate the Out-Of-Vocabulary terms (OOV) in many natural language processing tasks. In this paper, we propose a general cascade mining technique of three steps, it leverages OOV category to optimize the effectiveness of each step. OOV category based expansion policy is suggested to get more relevant mixed-language documents. OOV category based hybrid extraction approach is suggested to perform a robust extraction. A more flexible model combination based on OOV category is also suggested. Moreover, we conducted experiments to evaluate the effectiveness of each step and the overall performance of the mining technique. The experimental results show significantly performance improvement than the existing methods.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587807
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587807, Elsevier: Scopus) Xiaodong Liu, Fuji Ren and Caixia Yuan :
Use Relative Weight to Improve the kNN for Unbalanced Text Category,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 389-393, Beijing, Aug. 2010.

(要約): The technology of text category is widely used in natural language processing. As one of best text category algorithms, kNN is very popular used in many applications. Traditional kNN assumes that the distribution of training data is even, however, it is not the case for many situations. When we used kNN in our Topic Detection and Tracking (TDT) system, it did not perform well due to the bias of training data set. To overcome the obstacle caused by data bias, this paper proposes an approach which uses relative weight to adjust the weight of kNN (RWKNN). When evaluated on the data of TDT2 and TDT3 Chinese corpus, RWKNN proves to be robust on unbalanced data and yields better performance than the traditional kNN.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587799
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649287985

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587799, Elsevier: Scopus) Liping Wu, Song Liu and Fuji Ren :
Chinese patent retrieval based on the pragmatic information,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 514-519, Beijing, Aug. 2010.

(要約): In this paper, we propose a novel information retrieval approach based on the pragmatic information for Chinese patents. At present, patent retrieval is becoming more and more important. Not only because patents are always can an important resource in all kinds of field, but patent retrieval save a great deal of time and funds for corporations and researchers. However, with available methods the precision of retrieval results for patents is not very high. What's more, through analyzed the patent documentations we found that except the literal meanings, there are deeper meanings which can be concluded from the patents. Here we call the deeper meanings as pragmatic information. Therefore we established a patent retrieval system to integrate the pragmatic information with classical information retrieval technique to improve the retrieval accuracy. Some experiments using the proposed method have carried out, and the results show that the precision of patent retrieval based on the pragmatic information is higher than the one without using it.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587776
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649242554

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587776, Elsevier: Scopus) Changqin Quan, Tingting He and Fuji Ren :
Emotion Analysis in Blogs at Sentence Level Using a Chinese Emotion Corpus,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 427-434, Beijing, Aug. 2010.

(要約): Previous researches for emotional analysis of texts have included a variety of text contents: weblogs, stories, news, text messages, spoken dialogs, and so on. Compared with other text styles, the main characteristics of emotional expressions in blogs are as follows: (1) Highly personal, subjective writing style; (2) New words and expressions are constantly emerging; (3) The integrity and continuity of using language. Using a Chinese emotion corpus (Ren-CECps), in this study, we make an analysis on emotion expressions in blogs at sentence level. Firstly, we separate the sentences into two classes: simple sentences (sentences without negative words, conjunctions, or question mark) and complex sentences (sentences with negative words, conjunctions, or question mark). Then we compare the two classes of sentence on sentence emotion recognition based on emotional words. Furthermore we analysis the following factors for emotion change at sentence level: negative words, conjunctions, punctuation marks, and contextual emotions. At last, we make an hypothesis that the emotional focus of a sentence could be expressed by a certain clause in this sentence, and the experimental results have proved this hypothesis, which showed that selecting the clauses containing emotional focus of a sentence correctly would be helpful to recognize sentence emotions.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587790
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649308923

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587790, Elsevier: Scopus) Michihiro Jinnai, Yukio Akashi, Shinsuke Nakaya, Fuji Ren and Minoru Fukumi :
Recognition of Abnormal Vibrational Responses of Signposts using the Two-dimensional Geometric Distance and Wilcoxon Test,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 166-173, Beijing, Aug. 2010.

(要約): In expressway companies, workers have been impacting signposts using wooden hammers and estimating the degree of the corrosion by listening to the sound. In order to automate this, we have been developing software that recognizes an abnormal impact vibrational response due to corrosion. This software extracts sonograms from impact vibrational waves using the LPC spectrum analysis, and matches images of the sonogram between a standard and an input impact vibrations using the Two-dimensional Geometric Distance. Then, the software distinguishes the abnormality of the input impact vibration using Wilcoxon rank-sum test. We have measured the impact vibrations of five normal signposts and five abnormal signposts, and carried out the automatic recognition experiments. As a result, the software has recognized correctly in all cases. We have verified the effectiveness of the proposed method.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587837
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649262406

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587837, Elsevier: Scopus) 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) Ye Wu and Fuji Ren :
Improving Emotion Recognition from Text with Fractionation Training,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 368-374, Beijing, Aug. 2010.

(要約): Previous approaches of emotion recognition from text were mostly implemented under keyword-based or learning-based frameworks. However, keyword-based systems are unable to recognize emotion from text with no emotional keywords, and constructing an emotion lexicon is a tough work because of ambiguity in defining all emotional keywords. Completely prior-knowledge-free supervised machine learning methods for emotion recognition also do not perform as well as on some traditional tasks. In this paper, a fractionation training approach is proposed, utilizing the emotion lexicon extracted from an annotated blog emotion corpus to train SVM classifiers. Experimental results show the effectiveness of the proposed approach, and the use of some other experimental design also improves the classification accuracy.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587800
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649299436

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587800, Elsevier: Scopus) Ling Xia and Fuji Ren :
Pragmatic Analysis Based Query Expansion for Chinese Cuisine QA Service System,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 470-477, Beijing, Aug. 2010.

(要約): 本論文では語用分析に基づいて中国語料理質問応答システムを構築するためのクエリ拡張手法を提案する．提案した手法を実際に質問応答システムに組み込んで実験を行った結果，提案した手法の有効性を確かめた．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587785
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649237735

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587785, Elsevier: Scopus) Cheng Wang, Changqin Quan and Fuji Ren :
Maximum Entropy Based Emotion Classification of Chinese Blog Sentences,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 382-388, Beijing, Aug. 2010.

(要約): At present there are increasing studies on the classification of textual emotions. Especially with the rapid developments of Internet technology, classifying blog emotions has become a new research field. In this paper, we classified the sentence emotion using the machine learning method based on the maximum entropy model and the Chinese emotion corpus (Ren-CECps)*. Ren-CECps contains eight basic emotion categories (expect, joy, love, surprise, anxiety, sorrow, hate and anger), which presents us with the opportunity to systematically analyze the complex human emotions. Three features (keywords, POS and intensity) were considered for sentence emotion classification, and three aspect experiments have been carried out: 1) classification of any two emotions, 2) classification of eight emotions, and 3) classification of positive and negative emotions. The highest classification accuracies of the three aspect experiments were 90.62%, 35.66% and 73.96%, respectively.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587798
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649237316

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587798, Elsevier: Scopus) Jun Wang, Lei Li and Fuji Ren :
An Improved Method of Keywords Extraction Based on Short Technology Text,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 398-403, Beijing, Aug. 2010.

(要約): Keywords are the critical resources of information management and retrieval, automatic text classification and clustering. The keywords extraction plays an important role in the process of constructing structured text. Current algorithms of keywords extraction have matured in some ways. However the errors of word segmentation which caused by unknown words have been affected the performance of Chinese keywords extraction, particularly in the field of technological text. In order to solve the problem, this paper proposes an improved method of keywords extraction based on the relationship among words. Experiments show that the proposed method can effectively correct the errors caused by segmentation and improve the performance of keywords extraction, and it can also extend to other areas.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587797
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649240334

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587797, Elsevier: Scopus) Takuo Henmi, Shengyang Huang and Fuji Ren :
Wisdom Media CAIWA Channel based on Natural Language Interface Agent,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 12-19, Beijing, Aug. 2010.

(要約): Based on the breakthroughs in natural language interface agent CAIWA, web content distribution platform CAIWA Channel has been built for both PC and smatphone clients. The platform is regarded as wisdom media, since it seeks for providing information precisely what users demand, in addition to removing barriers of user interface bottlenecks. Not only recommendations of information to the user based on the past behavior, interest and profile, but also the CAIWA Channel has built-in evolution mechanism by proactively collecting information about the user in a natural manner via conversation with the user. It can accumulate knowledge for better meeting the user's personal requirements, while web contents are organized according to the user's interest. CAIWA Channel is not a mere information search system but a knowledge query system and a human-touch system incorporating emotional reactions.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587862
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649290182

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587862, Elsevier: Scopus) Yasushi Katsura, Kazuyuki Matsumoto and Fuji Ren :
Flexible English Writing Support Based on Negative-Positive Conversion Method,
Proceedings of IEEE NLP-KE2010, 499-505, Aug. 2010.

(要約): 本研究では，柔軟な英作文支援システムを実現するため，日英対訳テンプレートにおける変数選択手法に加え，否定形から肯定形へと変換するための手法を提案する．本手法により，従来のスーパー関数を用いるよりもデータベースサイズを圧縮することができ，より数多くの種類の英文作成を支援できる．
(キーワード): Super-Function / English Writing System
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587778
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649288880

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587778, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Yusuke Konishi, Sayama Hidemichi and Fuji Ren :
Wakamono Kotoba Emotion Corpus and Its Application for Emotion Estimation,
Proceedings of 2010 International Conference on Advanced Intelligence, Vol.2, 89-99, Beijing, Aug. 2010.

(要約): 感情認識に用いる若者言葉感情コーパスと，統計分析から得られた特徴について説明する．我々の若者言葉感情コーパスは，若者によって用いられる日本語で，感情を表現している表現を含んでいる．これらは主にWeblogから集められた．
(キーワード): 感情認識 / 若者言葉 / 感情コーパス

Yuko Nagai, Tetsuya Tanioka, Shoko Huji, Yuko Yasuhara, Sakiko Sakamaki, Narimi Taoka, C Rozzana Locsin, Fuji Ren and Kazuyuki Matusumoto :
Needs and changes of robots in nursing care setting: A Literature review,
Proceeding of IEEE2010, Aug. 2010.

(要約): This study aims to identify needs and challenges of care robot in nursing care setting through an extensive search of the literature. As the result shows, there exists a shortage of information about results of the introduction of care robots, the needs of recipients and care providers, and relevant ethical problems. To advance our research and to introduce care robots into setting, there are so many things to do; consider the application of natural language processing technology by collaborating with researchers in the robotics field, carry out an investigation, extract the needs, clarify ethical problems and seek solutions, conduct the on-site experiment study, and so on.

Wei Wang, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
Texture Image Retrieval Based on Gray-Primitive Co-occurrence Matrix,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 199-202, Aug. 2010.

(要約): The research of texture similarity is very important component of content-based image retrieval system. Firstly the rotation invariance of gray-primitive co-occurrence matrix was proved in this paper, then a new texture image retrieval technique based on gray-primitive co-occurrence matrix was presented. The result of experiment indicates that the algorithm proposed has low computational complexity and certain noise resisting ability.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2010.5587830
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649282747

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587830, Elsevier: Scopus) Motoyuki Suzuki, Masashi Adachi, Minoru Kohata, Akinori Ito, Shozo Makino and Fuji Ren :
An HMM-based segment quantizer and its application to low bit rate speech coding,
Proc. International Congress on Acoustics, Sydney, Aug. 2010.

(要約): Several speech coding systems employ a segment quantizer instead of a vector quantizer. One of the most important problems is how to construct a segment codebook. In this paper, a new speech coder based on the ML-BEATS is proposed. The ML-BEATS is one of the HMM-based segment quantizer. First, it splits a vector sequence into several sub-sequences, and then these sub-sequences are clustered in order to construct a codebook. Each cluster center is represented by a left-to-right HMM. In the encoding process, input speech is matched with HMMs in the codebook, and then HMM index and duration information are sent to the decoder. In the decoding process, a decoded sequence is generated from HMM parameters by applying the HMM-based speech synthesis method. From the experimental results, the HMM-based speech coder gave 1.13 dB spectral distortion with 5.83 bit/frame. It is 0.11 dB higher spectral distortion than that given by G.729 coder, but bit rate decreased only 32%. In order to consider a shifting problem of LSP dimensions, we also propose a new codebook construction method. Many training vectors are extracted from training samples by shifting dimensions, and all vectors are used for constructing a universal codebook. The universal codebook can deal with any shifted vectors because all possibilities are included in the training data. From the experimental results, the shifted vector method encoded an input speech with very low bit rate, but it gave higher spectral distortions.

Lei Yu and Fuji Ren :
A Study on Cross-Language Text Summarization Using Supervised Methods,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 586-592, Dalian, Sep. 2009.

(要約): In this work, we use Hidden Markov Models (HMM), Conditional Random Field (CRF), Gaussian Mixture Models (GMM) and Mathematical Methods of Statistics (MMS) for Chinese and Japanese text summarization. The purpose of this work is to study the applicability of mentioned three trainable models for cross-language text summarization. For model training, we use several training features such as sentence position, sentence centrality, number of Name Entity and so on. For model testing, Chinese on-line news and Japanese news are used as test data which are extracted from web pages. We evaluate each model by measuring the precision at the compression rate 10%, 20% and 30%. MMS is a baseline method. The results show that HMM, CRF and GMM have remarkable increases than MMS on both Chinese and Japanese text summarization by using the same training features. Especially, GMM model make a best performance in all tests.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313809
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313809) Ruiqiang Guo and Fuji Ren :
Towards the Relationship Between Semantic Web and NLP,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 578-585, Dalian, Sep. 2009.

(要約): With the development of Semantic the Web technology, the NLP technology has much broader prospects. This article analyses the fusion degrees between the two technologies based on the survey of relations of them. We explain the relationship between Semantic Web and NLP in two aspects. One is NLP how to support Semantic Web development in Ontology Learning, Ontology Query and Multilingual Ontology Mapping. The other is Semantic Web technologies how to improve NLP results in Information Extraction and Word Sense Disambiguation. We also propose some research challenges for the cooperation between Semantic Web and NLP.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313806
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313806) Yan Sun, Changqin Quan and Fuji Ren :
Analysis on Degree Words for Chinese Emotion Expressions Based on Syntactic Parse and Rules,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 562-567, Dalian, Sep. 2009.

(要約): Analysis of emotions in texts has wide-ranging applications. In the analysis of emotional expressions, degree words are important for expressing emotion intensity of emotions. With the support of a large Chinese emotion corpus (Ren-CECps), in this paper, we present analysis on degree words for Chinese emotion expressions based on syntactic parse and rules. At first, Ren-CECps is used to extract the rules of degree words and their modifying elements. Then, we make a contrast analysis on emotion intensities of emotional words with and without modified by degree words. The quantity level for degree words is presented. Based on the extracted rules and quantity degree, a method of sentence parse is used to extract the modifying elements of degree words and to get the emotion intensity of emotional words when they are modified by degree words in sentences.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313826) Tianjiao Gu and Fuji Ren :
Chinese Sentence Similarity based on Word Context and Semantic,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 535-539, Dalian, Sep. 2009.

(要約): Sentence similarity computing plays an important role in the nature language processing. Many different methods are proposed to calculate sentence similarity including word, semantic, syntax and so on. In this paper, we proposed a sentence similarity method for travel question answering system by combining the word context information and semantic similarity together. We searched a series of context structures for keywords in a sentence. Experiment has been carried out to show the effectiveness of our method.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313774
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313774) Fang Tian and Fuji Ren :
Hyponymy Acquisition from Chinese Text by SVM,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 505-510, Dalian, Sep. 2009.

(要約): Hyponymy as one of semantic relation taxonomies provides a fundamental knowledge for natural language processing applications. In this paper, we propose a method for automatically learning hyponymy terms by machine learning technique from text for Chinese. Our method relies on hand-crafted hyponymy patterns, and uses the syntactic features to build a multiple classifier to identify novel hyponymy pairs (hyponym /hypernym or hypernym /hyponym) in a sentence by SVM. Experimental results show that the method is effective in acquiring hyponymy from Chinese free text.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313833
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313833) Changqin Quan and Fuji Ren :
Recognizing Sentence Emotions Based on Polynomial Kernel Method Using Ren-CECps,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 478-484, Dalian, Sep. 2009.

(要約): Emotion recognition on text has wide applications. In this study we propose a method of emotion recognition at sentence level based on a relative large emotion annotation corpus (Ren-CECps). From this corpus, we get the emotion lexicons for the eight basic emotions (expect, joy, love, surprise, anxiety, sorrow, angry and hate). Statistics show that the emotion lexicons derived from Ren-CECps are used more often in real use of language for emotional expressions than HOWNET sentimental lexicons. Kernel methods are state-of-the-art for solving machine learning problems. Polynomial kernel (PK) method is used to compute the similarities between sentences and the eight emotion lexicons. Then the experiential knowledge derived from Ren-CECps is used to recognize whether the eight emotion categories are present in a sentence. This method obtain 62.7% F-measure.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313834
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313834) Yusuke Konishi, Ruifan Li and Fuji Ren :
Designing a Japanese Idiom Education Support System for Overseas' Students,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 365-372, Dalian, Sep. 2009.

(要約): The Japanese idioms are phrases which two or more words combine and have the different meaning from the original word. Therefore, learning a Japanese idiom is difficult for Japanese language learners. We are developing a Japanese Idiom Education Support System for Overseas' Students to solve this problem. The main purposes of the system are to raise learner's interest of learning idiom, and to teach the right usage of an idiom. The main functions of this system are the function of Japanese idiom retrieval and teaching Japanese idiom. The learner can input the idiom into the system and the system can retrieve and display an explanation of the idiom. And the learner can input the situation into the system and the system can retrieve the idiom. In this paper, the outline of Japanese Idiom Education Support System for Over-sea's Students, the method of Japanese idiom retrieval, and the result of questionnaire is presented. A questionnaire did the survey on attitudes toward educational support system.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313789) Ye Wu and Fuji Ren :
Simple Linguistic Processing Effect on Multi-label Emotion Classification,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 350-354, Dalian, Sep. 2009.

(要約): Emotion plays a significant role in human communications in our daily life. With progress in human-machine interface technology, recent research has placed more emphasis on the recognition of emotion reaction. Comparing to some other ideal experimental settings, blog posts online would be respond more to real-world events. And a huge resource of text-based emotion can be found from the World Wide Web nowadays. This paper reports a study to investigate the effectiveness of using SVM (Support Vector Machine) on linguistic features considering emotion keywords and negative words, and classify a collection of blog posts sentences tagged by one or more labels finally. Our results show that individual emotions can be clearly separated by the proposed approach. To the multi-label classification of emotion, it also obtained a higher accuracy rate than the baseline unigram approach using SVM.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313832, Elsevier: Scopus) Elmarhumy Mahmoud, Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
Automatic Text Classification using Modified Centroid Classifier,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 282-285, Dalian, Sep. 2009.

(要約): This work proposes an approach to address the problem of inductive bias or model misfit incurred by the centroid classifier assumption to enhance the automatic text classification task. This approach is a trainable classifier, which takes into account tfidf as a text feature. The main idea of the proposed approach is to take advantage of the most similar training errors to the classification model to successively update it based on a certain threshold. The proposed approach is simple to implement and flexible. The proposed approach performance is measured at several threshold values on the Reuters -21578 text categorization test collection. The experimental results show that the proposed approach can improve the performance of centroid classifier.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313757, Elsevier: Scopus) Ji Li and Fuji Ren :
A proposal for Creating a Chinese Emotion Thesaurus with Tag of Emotion Intensity,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 274-281, Dalian, Sep. 2009.

(要約): In recent years, researchers have begun to pay more attention to the emotion recognition in natural language processing. In order to help this pursuit, this paper proposes a semi-automatic approach to create a Chinese emotion thesaurus with tag of emotion intensity based on two kinds of language resources HowNet and Tongyici Cilin. As a basic emotion resource, the emotion thesaurus should be used to help the classification and recognition of emotion in Chinese. We present a new algorithm of the semantic similarity computation for aiding the emotion intensity computation between words. The experimental results on verbs prove that our approach is feasible and effective.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313814) Ling Xia, Zhi Teng and Fuji Ren :
Answer Generation for Chinese Cuisine QA System,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 262-267, Dalian, Sep. 2009.

(要約): In this paper, we propose an approach on answer generation for cooking question answering system. We first review previous work of question analysis. Then, we give annotation scheme for knowledge database. Finally, we present the answer planning based approach for generate an exact answer in natural language. An evaluation has been conducted on natural language questions and the result shows that the system can satisfy user's demand.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313813, Elsevier: Scopus) Ye Liu and Fuji Ren :
Unknown Place Name Detection base on YamCha for Japanese Guidance QA system,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 207-211, Dalian, Sep. 2009.

(要約): We perform a research about Japanese sightseeing guidance question answering (QA) system. In this domain Web information retrieval approach is always being used. However for the Web information retrieval, Japanese unknown place word detection needs to be considered. Some famous places are known very well, such as "Kinkaku-ji", it can be recognized by morphological analysis. However, the recognition rate of Japanese complex place is so poor. Therefore, we proposed an approach of the Japanese unknown place word detection. We use YamCha, a tool based on support vector machines (SVMs). The goal is that we want to recognize the unknown sightseeing spots word from user's question. In the experiment of Japanese place word detection we have got excellent precision and recalling rates.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313824
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313824, Elsevier: Scopus) Huana Li and Fuji Ren :
The Study on Text Emotional Orientation Based on a Three-dimensional Emotion Space Model,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 119-124, Dalian, Sep. 2009.

(要約): In order to recognize human emotion, a three-dimensional (3D) emotion space model was established and used to identify the text emotional orientation visually and intuitively. An emotion dictionary contains informations of eight basic emotions, was built based on the emotion corpus. By using this emotion dictionary, emotion keywords which behave distributions of 3D structure can be projected into the emotion space. Emotion distributions were transformed into an emotion matrix. By analyzing the emotion matrix, not only binary classification of texts but also multi-emotion attributes can be investigated. The best precision 91% of a binary classification is obtained in this work.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313815) Hong Zhang, Fuji Ren and Degen Huang :
Existential Negative Sentence Translation In Japanese-Chinese Machine Translation,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 78-82, Dalian, Sep. 2009.

(要約): There are lots of negative sentences in both Japanese and Chinese, which are varing from meanings and phrasings. Especially the negative sentences always express complex relationships in Chinese language. So it is easy to make ambiguity when translating Japanese into Chinese. At present, it's very common that the translation softwares sold on the market make errors due to wrong translation of the negative sentences. This paper investigates the difference of existential negative sentences in Chinese and Japanese, then formulates translation rules and comes up with several translation ways for existential negative sentences based on characteristics of Japanese sentences, the corresponding attributes of the terms, the phrasings of Chinese sentences and so on. When testing on 150 negative sentences, the experiment confirms the effectiveness of the method introduced in the paper.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313819
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313819) Xiao Sun, Fuji Ren and Degen Huang :
Extended Super Function based Chinese Japanese Machine Translation,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 39-46, Dalian, Sep. 2009.

(要約): Research on machine translation has a long history and many methods and techniques have been proposed and developed. However, low quality of translation is still a major problem and many related problems remain unresolved. Super function based machine translation was proposed to perform translation without going through syntactic and semantic analysis as many machine translation systems usually do. In such way, the import of the errors caused by the syntactic and semantic analysis could be avoided and the readability of the translation is also guaranteed. We continue to extend the super function for the Chinese Japanese machine translation. The super function is divided into the super function for sentences and super function for phrases. The existing scope and definition of the variable for super function is also expanded. The base noun phrases and base verbal phrases are detected and considered when building the super function. The head noun in base noun phrase is treated as variable but the determinative modifiers in base noun phrases are treated as modificatory variables, meanwhile the determinative modifiers in base verb phrases are treated as modificatory variables to build the super function. The revised Levenshtein distance algorithm is proposed for evaluate and find the matching super functions in database for input sentences and the determinative modifiers. The proposed extended super function keeps the advantages of the super function but has less number of super functions for Chinese Japanese machine translation. From the experiment results, the extended super function is not only effective but also feasible and with considerable precision for Chinese Japanese machine translation. The extended super function can even translate long sentences with complex structure for which the completely matching super functions can not be found for translation.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313817
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313817) Kazuyuki Matsumoto, Junko Matsumoto and Fuji Ren :
Construction of English Composition Support System Based on Conveying Emotion,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 125-132, Dalian, Sep. 2009.

(要約): 本研究では，従来の英作文支援技術では考慮されていなかった，意図だけでなく「感情」を伝えるための英作文支援技術を提案する．感情キーワードを用いた検索支援や，例文からのキーワード抽出などを提案し，知的英作文システムに実装する．
(キーワード): 英作文 / 英作文 / 自然言語処理 / 感情表現
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313802
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313802, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto and Fuji Ren :
Estimate Word Emotions Based on Part of Speech and Positional Information,
The 5th International Conference on Intelligent Computing, Ulsan, Sep. 2009. Atsushi Sasaki, Masashi Adachi, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
Influence on Emotional Impression of Voice by Changing Prosodic Features,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 445-451, Dalian, Sep. 2009.

(要約): In this paper, investigate the relation between emotions represented by speech and features included in speech. There are two kinds of approaches in comparing experiment. Firstly, speech data are non-verbal such as white-noise, sine wave and vowel /a:/, so that investigate the relation between emotions and prosodic features only. Secondly, speech data include verbal information such as `ohayou'(hello), `usotsuki'(Ananias), so that investigate case speech data are words. Result of comparing shows the effect that of verbal information on emotions is strong, in case of words used this experiment. On the other hand, emotions felt by subjects are changed by variation of prosodic features in some words.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313796
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313796) Jia Ma, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
Detect the Possible Spokesperson with an Omni-directional Camera, in a Robot-human Communication System,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 159-163, Dalian, Sep. 2009.

(要約): When the man-machine communication system faces many users at the same time, it becomes a question that how to discover the spokesperson. In the complex environment, the noise may cause some difficulties for the robot to recognize the sound commands. To solve this question, we try to use the camera on the robot to find out the spokesperson. In this research, we propose a new image processing method that using omni-directional camera. The robot may find out all the possible s spokesperson around it, by detecting the human body and its movement.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2009.5313810
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2009.5313810) Caixia Yuan and Fuji Ren :
Accurate Learning for Chinese Function Tags from Minimal Features,
Proceedings of the ACL-IJCNLP 2009 Student Research Workshop, 54-62, Singapore, Aug. 2009.

(要約): データ駆動型機能タグの割り当ては，Pennツリーバンクのデータを用いて，英語のために研究されている．本稿では，そのような方法は他の言語とツリーバンクリソースに適用できるかどうかの問題に取り組む．英語から中国語に拡張に加えて，十分な解析リソースが不足したり，解析のための固有の言語的な課題を持っている．本研究では，容易に拡張される語彙情報から直接ファンクションタグを認識するための効果的な方法を提案した．

Changqin Quan and Fuji Ren :
Construction of a Blog Emotion Corpus for Chinese Emotional Expression Analysis,
Proceedings of the 2009 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 1446-1454, Singapore, Aug. 2009.

(要約): 感情分析は多くのアプリケーションに重要な役割に立つ．本研究では，中国語感情認識のためブログ感情コーパスを構築する方法を提案する．このコーパスは8感情的なカテゴリー(期待，喜び，愛，驚き，不安，悲しみ，怒り憎しみ)があり，感情の強さ，感情ホルダー/ターゲット，感情的な単語/フレーズ，度の単語，否定的な言葉，併せて，レトリックの手動注釈が含まれている，句読点や感情を示す他の言語表現，さらに，感情単語，フレーズが記載されている．このコーパスを使用して，中国語感情表現認識の手法を示した．

Fang Tian, Peilin Jiang and Fuji Ren :
A Practical System of Domain Ontology Learning Using the Web for Chinese,
The Fourth International Conference on Internet and Web Applications and Services, 298-303, Venice/Mestre, Italy, May 2009.

(要約): This paper proposes an ontology learning system model based on the Web search engine and Protege-OWL API, which emphasizes iterative learning approach by the extracted instances. We discuss taxonomic and non-taxonomic relationship learning separately in ontology learning system, and investigate the importance of verb plus noun phrase learning for extraction of activity concepts in Chinese. We also propose an algorithm of relevance measurement for extracting relation instances by binary keywords based on co-occurrence statistics. Finally, we build a practical system of ontology learning through learning relation instances of the Chinese festival ontology, and test the effectiveness of our method.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICIW.2009.50
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(DOI: 10.1109/ICIW.2009.50) Ye Wu and Fuji Ren :
A Corpus-based Multi-label Emotion Classification using Maximum Entropy,
Proceedings of International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science, 103-110, Milan, Italy, May 2009.

(要約): Thanks to the Internet, blog posts online have emerged as a new grassroots medium, which create a huge resource of text-based emotion. Comparing to other ideal experimental settings, what we obtained by modeling blogs would be more private, honest and polemic because web logs from the World Wide Web evolve and respond more to real-world events. In this paper, our corpus consists of a collection of blog posts, which annotated as multi-label to make the classification of emotion more precise than the single-label set of basic emotions. Employing a maximum entropy classifier, our results show that the emotions can be clearly separated by the proposed method. Additionally, we show that the micro-average F1-score of multi-label detection increase when the mount of available training data further increases.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5220/0002169901030110
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(DOI: 10.5220/0002169901030110) Ye Yang, Jiang Peilin, Fuji Ren and Seiji Tsuchiya :
Classic Chinese Automatic Question,
the 7th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2008), 58-64, Mexico, Oct. 2008.

(要約): In this paper, we propose a practical question answering system for the "Analects of Confucius" based on the pragmatics information. The "Analects of Confucius" is a classic Chinese literature by the Confucian during the Warring States Period (476 B.C-221 B.C ). But the literature can not be categorized by topics and it has comprehensive meanings, not only the literal meanings and explicitly communicated meanings of the passages, but also deeper meanings and implicitly communicated meanings (Here, we call the deep meaning and implicitly communicated meaning as pragmatics information). Therefore we constructed a QA system, which aims to help understanding the ''Analects of Confucius'' correctly. According to the experiments, the pragmatics information based retrieval results are more accurate than the results based on the interpretations in modern language.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/MICAI.2008.31
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(DOI: 10.1109/MICAI.2008.31) Jia Ma, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
Speaker Detection Method for Autonomous Robot In Complex Communication Environment Based on Image Processing,
ICAI 2008, 349-354, Beijing, Oct. 2008.

(要約): In order to provide a better man-machine communicationsystem, we hope the computer or the robot can understandand simulate humans' command. To solve this problem, weneed to enable the robot to recognize the speaker. However,in the realistic scene, the factors of the complexenvironment, such as the noise, may course somedifficulties to recognize the commands. So imitating theperformance of human, we try to use the eyes of the robotto solve the problem. In this research, we propose a newspeaker detection method based on image processing. Therobot might find and identified all the possible speakersaround it, by detecting the recognizing the peoples' faces. Itmight also find out the speaker who is speaking, by judgingwhether the possible speakers' mouth are acting. Using eyecameras and a omni-directional camera, we developed asystem and some experiments were conducted to verify thisnew system.

Ling XIA, Zhi TENG and Fuji Ren :
Question Classification in Chinese Restrictd-domain Based on SVM and Dictionay,
IEEE NLP-KE 2008, 486-491, Beijing, Oct. 2008.

(要約): Question classification is very important for question answering. This paper presents our research work on automatic question classification through support vector machine approaches. Unlike the classification using only bag-of-word features, we exploit the domain knowledge and question-specific stop words in our model, and also present how to enrich bag-of-word approach by implementing feature attributes to facilitate the question categorization. When tested on the questions in cooking domain, our approach reaches an accuracy up to 86.34%, which promisingly outperforms the result of the baseline.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906776
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906776) Ji Li and Fuji Ren :
Emotion Recognition from Blog Articles,
IEEE NLP-KE 2008, 355-362, Beijing, Oct. 2008.

(要約): Suicide of college students has been a universal phenomenon in the world. And the phenomenon has become more and more sever because of the complex and drastic competitions. With the popularization of Internet and the development of information processing technologies, a lot of people have established their own blog Websites to write down their experiences and express their feelings at times. It will be very helpful if the computer can recognize the emotions expressed in blog pages automatically. And then it will be convenient for teachers or psychological consultants to monitor the affective information of college students and take measures for the depression prevention when necessary. Owing to the advances in affective computing and natural language processing, researches have begun to pay more attention to the emotion recognition in NLP all over the world. This paper outlines the approach we have developed to construct a blog emotion-recognizing system. It is based on the lexical contents of words and structural characteristics of blog articles. For the emotion computing of articles, two methods are proposed and the experimental results are compared and analyzed. Finally, the implications of the results are discussed for the future's direction of the research.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906757
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906757) Peilin JIANG, Fuji Ren and Nanning ZHENG :
Advanced Emotion Categorization and Tagging,
IEEE NLP-KE 2008, 249-254, Beijing, Oct. 2008.

(要約): Affective computing is attracting attentions as a popular growing field with many applications such as Kansei engineering, information retrieval and HCI. But until now the study of fine-grained theory of emotion is still a challenge. In this paper, a novel method to analyze emotion category is proposed according to the statistics of affective property in Dictionary of contemporary Chinese. These emotion categories are called complex emotion. Firstly, over 3,700 common affective words and their detailed explanations had been collected for an affective lexicon, then we analyze the consistent relationship in the affective lexicon and consequently 52 salient complex emotion states are categorized and tagged by a straightforward clustering algorithm. The complex emotions are compared to the traditional definitions of basic emotions in psychology and have been evaluated to be valid in the experiment. Moreover we also have tagged the semantic orientation for the collected words.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906814) Dong LIU, Changqin QUAN, Fuji Ren and Peng CHEN :
Sentiment and Sentimental Agent Identification Based on Sentimental Sentence Dictionary,
IEEE NLP-KE 2008, 169-173, Beijing, Oct. 2008.

(要約): This paper presents a method of sentiment and sentimental agent identification based on Chinese sentimental sentence dictionary. Our method can identify eight kinds of sentiment (including joy, sorrow, love, disgust, surprise, anxiety, anger and hate), and the main sentimental agent. Sentimental sentence dictionary is composed by some sentimental sentence patterns. And the sentiment of a candidate sentence is identified by calculating the consistency with the sentimental sentence patterns. Especially, using the sentimental sentence dictionary, we can get rid of the sentences without sentiment, but have sentimental words. According to sentiment words and expressions, the sentences which are not appeared in the sentimental sentence dictionary also can be identified. The experiments show that we can get precision of 84% for sentiment identification, and precision of 69% for sentimental agent identification.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906802
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906802) Tianjiao Gu and Fuji Ren :
Question Matching based on Fuzzy Set,
IEEE NLP-KE 2008, 150-155, Beijing, Oct. 2008.

(要約): Sentence similarity computing plays an important role in the question answering (QA) system. Because there are many question expressions for one meaning, we present a new approach to match question based on fuzzy set. In this paper, we establish a library of standard questions. Each standard question is relative with a series of Keywords. The main focus of this paper lies with matching of standard questions and questions asked by users. An experimental system based on the proposed method has been built, and the results of our experiments shows the proposed method is effective for question matching.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906799
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906799) Ye WU and Fuji Ren :
Emotion Recognition Based on Negative Words and Pattern Matching for Chinese Negative Sentence,
IEEE NLP-KE 2008, 145-149, Beijing, Oct. 2008. Hong ZHANG and Fuji Ren :
Negative Expression Translation in Japanese and Chinese Machine Translation,
IEEE NLP-KE 2008, 75-81, Beijing, Oct. 2008.

(要約): Because there are many differences between Chinese and Japanese about the nature, history, culture, life, manners and customs, it is natural that there are particular words in each language. It is necessary that these particular words meaning are mastered right and translated accurately in translation. Because of the complex corresponding relationship with Chinese in Chinese-Japanese machine translation, it is easy to occur a vagueness, due to the negative in the sentence, many mistranslations are caused by the commercial translation software. In this paper, we analyzed the negative expressionways in Chinese and Japanese languages to translate Chinese negative sentences by using the selection rules of Chinese negative words and position rules. If we translate the basic Japanese negative expression naide1 into Chinese, its meaning is mei2, bie. Translate nakute into Chinese, according to its negative meaning and grammatical rule, it may be translated into bu. In the current research, we investigated a rough use rules which abstracted from each typical examples including naide and nakute.

Caixia YUAN, Xiaojie WANG and Fuji Ren :
Exploiting Lexical Information for Function Tag Labeling,
IEEE NLP-KE 2008, 67-74, Beijing, Oct. 2008. Xiao SUN, Fuji Ren and Degen Huang :
Dual-chain Unequal-state CRF for Chinese New Word Detection and POS Tagging,
IEEE NLP-KE 2008, 60-66, Beijing, Oct. 2008.

(要約): In Chinese language processing, new words are particularly problematic. It is impossible to get a complete dictionary as new words can always be created. We proposed a unified dual-chain unequal-state CRF model to detect new words together with their part-of-speech in Chinese texts regardless of the word types such as compound words, abbreviation, person names, etc. The dual-chain unequal-state CRF model has two state chains with unequal number of states. The unequal state chains could model flexible hierarchical lexical information for both Chinese new word detection and POS tagging, and also integrate complex context features like the global information. The experimental results show that the proposed method is capable of detecting even low frequency new words and their parts-of-speech synchronously with satisfactory results.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906786
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906786) Changqin QUAN, Fuji Ren, Tingting He and Po Hu :
Automatic Construction of Biomedical Abbreviations Dictionary from Text,
IEEE NLP-KE 2008, 49-53, Beijing, Oct. 2008.

(要約): The size and growth rate of biomedical abbreviation are increasing very fast, automatic construction of biomedical abbreviations dictionary from text helps to understand biomedical literature, and to update existing databases, ontologies, and dictionaries. This paper proposes a new method for automatic construction of biomedical abbreviations dictionary from text by combining string matching algorithm and searching algorithm. The string matching algorithm extracts abbreviations and their longforms. The searching algorithm corrects the false longforms produced by the string matching algorithm. The searching algorithm is based on the idea that readers often lookup relative articles to judge the longform of an abbreviation is correct or not. Our experiments show that the algorithm has high precision (97.5%) and recall (82.2%). And because tagged corpus is not necessary, the method has high efficiency.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906784
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906784) FATTAH ABDEL Mohamed and Fuji Ren :
Probabilistic Neural Network Based Text Summarization,
IEEE NLP-KE 2008, 43-48, Beijing, Oct. 2008.

(要約): This work proposes an approach to address the problem of improving content selection in automatic text summarization by using probabilistic neural network (PNN). This approach is a trainable summarizer, which takes into account several features, including sentence position, positive keyword, negative keyword, sentence centrality, sentence resemblance to the title, sentence inclusion of name entity, sentence inclusion of numerical data, sentence relative length, Bushy path of the sentence and aggregated similarity for each sentence to generate summaries. First we investigate the effect of each sentence feature on the summarization task. Then we use all features in combination to train the probabilistic neural network (PNN) in order to construct a text summarizer model.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906783
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906783) Kaiyan HUANG, Yun Li and Fuji Ren :
Generating Lexico Pattern for Dimensioning of Chinese Separable Verb-object Words in Chinese Text,
IEEE NLP-KE 2008, 9-14, Beijing, Oct. 2008.

(要約): In this paper, we pay attention to the Chinese separable verb-object words in sentences. We collect sentences with morphemes of separable words employing search engine for thousands of separable words collected by linguist. Then sentences are tagged artificially with agreement of whether being used separable words on the result of word segmentation and part-of-speech tagging, According to typical grammar patterns discovered by linguists and patterns shared among collected sentences, lexical patterns are generated and optimized for further process of separable word tagging in Chinese document after word segmentation and part-of-speech tagging.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906778
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906778) Nadira Begum, Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
STATISTICAL MODEL BASED TEXT SUMMARIZATION,
ICAI 2008, 219-223, Beijing, Oct. 2008.

(要約): This work investigates different text features to select thebest one and proposes an approach to address automatic textsummarization. This approach is a trainable summarizer,which takes into account several features, including sentenceposition, sentence centrality, sentence resemblance to the title,sentence inclusion of name entity, sentence inclusion ofnumerical data and sentence relative length for each sentenceto generate summaries. First we investigate the effect of eachsentence feature on the summarization task. Then we use allfeatures score function to train feed forward neural network(FFNN) in order to construct a text summarizer for this model.The proposed approach performance is measured at severalcompression rates on a data corpus composed of 50 Englisharticles from the domain of politics.

Xin Kang, Xiaojie Wang, Yongmei Tan and Fuji Ren :
A Simple Method Improving Precision of Cross Domain Bilin-gual Sentence Alignment,
ICAI 2008, 204-210, Beijing, Oct. 2008.

(要約): In this paper, we present three models distinguished by combining different language features, for the task of cross domain Chinese-English sentence alignment. The separat-ing capability of each single and combination of these fea-tures are compared, with further discussion of influences on performance. For each feature we introduce a polarity pa-rameter to measure the distinction between aligned pairs and other candidate pairs. Finally, thresholds are set to po-larities to further enhance performance precision (from 98.00% to99.69%).

Liping Mi, Xin Luo and Fuji Ren :
AN ERP RESEARCH ON CHINESE JAPANESE LEARNERS' PROCESSING OF JAPANESE KANJI AND SENTENCES,
ICAI 2008, 14-19, Beijing, Oct. 2008.

(要約): This paper aims to investigate the recognition process ofJapanese Kanji and sentences for Chinese Japanese learners(CJL) by analyzing the event-related potential (ERP)differences between CJL and JNS (Japanese nativespeakers) while they visually recognized Japanese Kanjiand sentences. The experiment results showed that nosignificant differences were found between the two groupsin the Japanese Kanji condition, but the differences werefound in the Japanese sentences conditions. The N400latency for JNS appeared earlier, and the amplitude wasbigger than CJL, but the duration for CJL was longer thanthat for JNS. These results demonstrated that the difficultydegree for CJL was bigger than that for JNS on thesemantic processing of Japanese sentences. The P600appeared broadly following the N400 component for JNS,in contrast, the P600 only appeared over the right frontallobe for CJL. This demonstrated that the neuralmechanisms of recognition process of Japanese sentencesbetween the two groups were not identical. JNS alsoperformed syntactic processing after completed semanticprocessing. From the results, for CJL, the difficulty ofJapanese language learning was the recognition andunderstanding of Japanese sentences which includinghiragara, not Japanese Kanji.

Li Yun, Huang Kaiyan, Seiji Tsuchiya, Fuji Ren and Zhong Yixin :
Exploring Words with Semantic Correlations from Chinese Wikipedia,
IIIP 2008, 103-108, Beijing, Oct. 2008.

(要約): In this paper, we work on semantic correlation between Chinese words based on Wikipedia documents. A corpus with about 50,000 structured documents is generated from Wikipedia pages. Then considering of hyper-links, text overlaps and word frequency, about 300,000 word pairs with semantic correlations are explored from these documents. We roughly measure the degree of semantic correlations and find groups with tight semantic correlations by self clustering.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-0-387-87685-6_14
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(DOI: 10.1007/978-0-387-87685-6_14) Seiji Tsuchiya, Osaka Kyoko and Fuji Ren :
A METHOD OF EMOTION JUDGEMENT IN EMPATHETIC UNDERSTANDING,
ICAI 2008, 130-133, Beijing, Oct. 2008.

(要約): Purpose of this study is to judge human emotions frombrain activity of physiological phenomenon. Especially,we focus to empathetic understanding which is psychologicaltechnique. In this paper, we propose a empathyjudgement technique using subjective evaluation usingquestionnaire and objective evaluation using brainwaves measured by EEG. In results of experiment, itturns out that to judge empathy is difficult in the subjectiveevaluation using questionnaire and to judge empathyis possible in the objective evaluation using brainwaves. In addition, it turns out that emotions judgedfrom questionnaire and from brain waves are different.Thus, empathy judgement using both results generatea synergistic effect.

Ye Yang, Fuji Ren and Seiji Tsuchiya :
ANALECTS OF CONFUCIUS SELF-LEARNING SYSTEM USING PRAGMATICS AND TOPIC,
ICAI 2008, 419-423, Beijing, Oct. 2008.

(要約): The purpose of this study is to construct a new selflearningsystem that supports the Analects of Confuciuslearning for the entry-level learner. We presentpragmatics and topic information to the learner. Thereare two roles of pragmatics and topic information. Thefirst one is to clarify the verse semantic and the secondis to make Analects of Confucius contents familiar tothe learner. The experiments evidenced the effectivenessof the presented pragmatics and topic informationthat is specific to increase enthusiasm for learning andenhance understanding of the contents.

ADACHI Masashi, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
EMOTION INFERENCE METHOD BASED ON WORD'S MEANING AND UTTERANCE FEATURES,
ICAI 2008, 138-141, Beijing, Oct. 2008.

(要約): Emotion recognition is necessary to realize smooth communicationbetween human and computer. This studyproposes an emotion prediction method based on twocommunication measures: words and utterances. Concretely,we investigate the emotions caused by meaningfulexpressions such as arigato (Thank you.) andbaka (Stupid.). Features of utterance such as utterancespeed, maximum value of power and the highestbasic frequency are extracted from four speeches. In thecase of male utterance, we learned that invoking emotionsof the listener was defined by the only utterancespeed regaredless of words meaning. But, in the caseof female utterance, we learned that invoking emotionsof the listener was defined by the utterance speed andmaximum of power regaredless of words meaning.

Kyoko Osaka, Seiji Tsuchiya, Fuji Ren and Tetsuya Tanioka :
A ANALYSIS OF EMPATHETIC UNDERSTANDING USING RELATION BETWEEN ELECTRODE AND FREQUENCY,
ICAI 2008, 116-121, Beijing, Oct. 2008.

(要約): In this research, we propose technique to judge havingempathic understanding or not which compared subjectiveemotions of the subjects to estimate from questionnaireand objective emotions of the subject to estimatefrom brain waves measured by EEG. Specifically, subjectswatched trailer of the movies and assume baselinesthat watching trailer and compare the control groupthat did not give instructions with the experimentalgroup whom we directed to empathic understanding.

MISHINA Kenichi, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
COMPARISON BETWEEN THE HUMAN EMOTION TRANSFER RATIO AND THE SIMILARITIES OF EMOTION,
ICAI 2008, 126-129, Beijing, Oct. 2008.

(要約): Existing methods to recognize emotions of a sentence canrecognize a few kinds of emotion, and many methods use adictionary that emotion weights is related every words. Ouraims are to propose a method which can recognize with highprecision using feeling expression and can add new recognizableemotion easily. To realize the proposed method, weproposed an emotion similarity calculation. This method calculatessimilarity between emotions that two sentences represented.In the emotion similarity calculation, emotion similaritybetween an input sentence and classified sentence byemotions is used. The classified sentences are in emotioncorpora. The calculation formula is based on BLEU whichis a machine translation evaluation method. In this paper,an emotion similarity calculation method using N-gram frequencydictionaries is shown. This method can recognizewith high precision compared to the past one. The N-gramfrequency dictionaries are made from each emotion corpora.To examine the recognition accuracy with our method, wecompared the precision and the human emotion transfer ratiobetween humans. As a result, we found the precision is89.91% of the ratio. This result means the recognition withour method can recognize like a human.

HAKAMATA Ai, Fuji Ren and Seiji Tsuchiya :
Human Emotion Model based on Discourse Sentence for Expression Generation of Conversation Agent,
IEEE NLP-KE 2008, 235-242, Beijing, Oct. 2008.

(要約): There was a conversation agent on the generation method of facial expression. It is necessary for the conversation system like the human for communication. In the previous method, at first a word which could influence the feeling was defined. Facial expression was changed according to the word which influences the feeling in discourse. Whereas, facial expression could not be changed if there was not a word that was defined in the discourse. Hence, we proposed a human emotion model for the expression generation of the conversation agent. The method based on the human emotion model can solve problem of the previous method and may make a more humanity conversation agent. In this study, we put a human emotion tag to discourse of talks scenarios and model to conversation agent of human emotion. There were two kinds of methods that put the human emotion tag to discourse. We make the human emotion model by scenarios that adopts the human emotion tag. Used the human emotion model to create facial expression of conversation agent. The assessment experiment was performed by using the systems of previous method and two human emotion models, and compared the results between the three methods.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2008.4906812
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2008.4906812) Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
Support Vector Machine based Text Summarization,
PROCEEDINGS OF ICCTA, 423-427, Cairo, Egypt, Oct. 2008.

(要約): This work investigates different text features toselect the best one and proposes an approach to addressautomatic text summarization. This approach is a trainablesummarizer, which takes into account several features,including sentence position, sentence centrality, sentenceresemblance to the title, sentence inclusion of name entity,sentence inclusion of numerical data, sentence relative length,Bushy path of the sentence and aggregated similarity foreach sentence to generate summaries. First we investigate theeffect of each sentence feature on the summarization task.Then we use all features score function to train SupportVector Machine (SVM) in order to construct a textsummarizer model. The proposed approach performance ismeasured at several compression rates on a data corpuscomposed of 100 English articles from the domain of politics.
(キーワード): Automatic Summarization / Support Vector Machine / Text Features

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) Kazuyuki Matsumoto, Junko Minato, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
An Approach for Evaluating Emotion Tagged Corpus,
IADIS International Conference Interfaces and Human Computer Interaction 2008, 258-262, Amsterdam, Jul. 2008.

(要約): 発話文と単語単位で感情タグを付与した感情コーパスに対し，そのコーパスの品質評価をおこなうことは，良い感情推定を実現でできるかどうかを判断するうえで最も重要な事項となる．本研究では，複数の評定者により，タグを付与することで，そのタグの揺れ具合や一致率に基づいてコーパスの評価をおこなう．タグの揺れが少ない文が多く含まれているほど，スタンダードなタグ付きコーパスとして使え，逆の場合には，感情推定が難しい多義的な文であると判断できる．評価実験の結果，タグの一致率に基づく重み付けを用いた場合に，本コーパスを用いて0.62の再現率を得ることができた．
(キーワード): Emotion Tagged Corpus / Emotion Recognition / Corpus Evaluation

Obayashi Katsuyuki, Satoru Tsuge, Minoru Fukumi, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Study of speaker identification using phoneme-information,
NCSP'08, 164-167, Gold Coast, Mar. 2008. Kazuyuki Matsumoto, Junko Minato, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
An Algorithm for Extracting Emotion Occurrence Sentence Pattern from Corpus,
Proceedings of 2008 AIAC Symposium, 109-123, Tokushima, Mar. 2008.

(要約): 我々の手法では,話者の感情が表現される文を文型パターンとして辞書に登録することによって話者の感情推定を行う. 感情を表現する文の種類は多様なため, 主語・目的語などの重要な要素が含まれる発話文に限定し,文型パターンを自動的に抽出する方法を提案した.本手法における感情表現の文型パターン変換精度について述べ,さらに,文型パターンを用いた感情推定実験を行い,その評価結果について述べる.
(キーワード): 感情推定 / 文型パターン / 自動抽出 / コーパス

Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
Automatic Text Summarization,
PROCEEDINGS OF WORLD ACADEMY OF SCIENCE, ENGINEERING AND TECHNOLOGY, 192-195, Cairo, Egypt, Feb. 2008.

(要約): This work proposes an approach to address automatic text summarization. This approach is a trainable summarizer, which takes into account several features, including sentence position, positive keyword, negative keyword, sentence centrality, sentence resemblance to the title, sentence inclusion of name entity, sentence inclusion of numerical data, sentence relative length, Bushy path of the sentence and aggregated similarity for each sentence to generate summaries. First we investigate the effect of each sentence feature on the summarization task. Then we use all features score function to train genetic algorithm (GA) and mathematical regression (MR) models to obtain a suitable combination of feature weights.

Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
English-Arabic Transliteration,
6th WSEAS International Conference on CIRCUITS, SYSTEMS, ELECTRONICS,CONTROL & SIGNAL PROCESSING, 597-602, Cairo, Egypt, Dec. 2007. Fuji Ren :
Framework of Affective Information Processing for Next Generation Communications,
Proceedings of 2007 National Conference on Artificial Intelligence, 26-29, Harbin, China, Dec. 2007.

(要約): The extraction and recognition task of affective information are attracting researchers in order to realize emotion communications between machine and human beings. Human psychological characteristics are focused on to develop general-purpose agents that can complete the task of human emotion recognition and machine emotion generation. In this case, we comprehensively analyze the features such as brain waves, voice sounds and images that represent information included in emotion elements of phonation, facial expressions, and speech usage. We analyze and estimate many statistical data based on the latest achievements of brain science and psychology in order to derive transition networks for human psychological states. A multimedia and multifunction project for emotion recognition, estimation and representation is improving through establishing a speaker word model for researching psychological change and emotional presentation, proposing a new approach for recognizing human emotion based on Mental State Transition Network, and developing one emotion estimation method based on sentence pattern of emotion occurrence events.

Jiang Peilin, Ma Jia, Minamoto Yusuke, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo and Fuji Ren :
Orient video database for facial expression analysis,
Proceeding of the 10th IASTED International Conference Intelligent Systems and Control, 211-214, Massachusetts, Nov. 2007.

(要約): The research on affective computing and related applications are attracting attentions during the last decades, particularly in Japan with the development of e-business. In this case, the human facial expression data is necessary to studies of emotion recognition and synthesis. There are many famous existed facial expression databases but they are primarily composed by Europeans or American subjects. The cultural background differences generate the gap between their styles of emotion expression. For an instance, comparing to the Europeans, the orient like Japanese do not have obvious facial expression. In this paper we propose a human facial expression video database named as AONE (Asian Oriental Expression) for orient in order to analyze and recognize the emotion automatically through human facial expression. We established the database of 75 adults mainly from orient, which included more 2000 samples of video sequences of facial expression from both frontal and side view. By consideration of the existed famous facial expression databases such as KANADE database form CMU, we designed the database containing both the spontaneous and deliberate facial expressions.

Junko Minato, Kazuyuki Matsumoto, Seiji Tsuchiya, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Comparison of corpus-based emotion estimation methods,
Proceeding of the 10th IASTED International Conference Intelligent Systems and Control, 235-239, Massachusetts, Nov. 2007.

(要約): コンピュータが多言語でのコミュニケーションを扱う機会が増大している．意味的情報だけでなく，感情的情報を，テキスト情報から理解することは重要である．それは，人とコンピュータとのインタラクションをより自然で柔軟にするためには必要不可欠である．我々は，多言語の発話コーパスに感情タグを付与する研究をおこなっている．本研究では，構築したコーパスに基づく感情推定手法を複数提案し，それらの手法の比較をおこなうことを目的とする．
(キーワード): Corpus analysis / Affective computing / Statistic analysis / Emotion estimation

Lipin Mi, Fuji Ren, Hideo Araki, Shingo Kuroiwa and Katurori Sano :
The differences in Japanese language processing between Japanese and Chinese:Evidence from event-related potential,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 216-221, Beijing, Aug. 2007. Takanori Hirai, Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
A speech emphasis method for noise-robust speech recognition by using repetitive phrase,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 140-144, Beijing, Aug. 2007.

(要約): In this paper, we propose a novel noise-robust speech recognition technique using a repetitive phrase such as "Turn on the TV, Turn on the TV" as a speech command to control household appliance apparatus and on-vehicle apparatus. In daily conversation,the use of repetitive phrase with many syllable gives a low appearance ratio, and reduces the incorrect acceptance of a command. Moreover, speech emphasis may be expected by using repetitive phrase because each phrase is not influenced by unexpected noise at same time. In this paper, we propose to use repetitive phrase as speech emphasis. We conduct speech recognition experiment using the speech which are degraded by three kinds of noises: a buzzer, a whistle, and a telephone ring. From this experiment, we proposed method can improve the speech recognition accuracy under the condition of the all noises. Especially, the proposed method improves the speech recognition accuracy (from 25% to 86%) under the condition of the whistle noise.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICCT.2006.341938
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(DOI: 10.1109/ICCT.2006.341938) Hua Xiang, Peilin Jiang, Shuang Xiao, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Affective Virtual Character Based on the Mental State Transition Network,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 117-122, Beijing, Aug. 2007. Ryosuke Sumitomo, Kaoru Ohya, Hitoshi Tanaka and Fuji Ren :
Designing of Campus Information Navigator based on Human-Machine Dialog,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 111-116, Beijing, Aug. 2007. Peilin Jiang, Fuji Ren, Nanning Zheng, Ran Li and Shingo Kuroiwa :
Nolinear Luminance-Chrominance Spase Map based Speak Detection by Hidden Markov Model,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 105-110, Beijing, Aug. 2007. Liying Mi, Xin Luo, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Super-Function Matching of Causative Sentences for Chinese-Japanese Machine Translation,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 47-54, Beijing, Aug. 2007. Yu Zhang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Construction and Analysis of an Chinese Emotion Corpus,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 41-46, Beijing, Aug. 2007.

(要約): This paper presents an effective and practical approach on the emotional lexicographic component of Chinese documentation. Most previous works have focused on identifying emotion according to affective computing. In this paper, we will focus on constructing and analyzing one part of our emotion thesaurussentence corpus. Additionally, an automatic sentence gathering tool and a sentence corpus are developed.

Jiaiun Yan, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Hybrid Approach to Determiniing Semantic Dependency Relations of Chinese Sentences,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 7-13, Beijing, Aug. 2007. Hisazumi Katsutoshi, Seiji Tsuchiya, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Extraction of the term which has an explicit relation using Coincidence Frequency,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 178-183, Beijing, Aug. 2007. Mishina Kenichi, Seiji Tsuchiya, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
An Emotion Similarity Calculation Using N-gram Frequency,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 160-165, Beijing, Aug. 2007. Ma Jia, Seiji Tsuchiya, Shingo Kuroiwa, Fuji Ren and Yu Lei :
The New Image Processing Method in Expression Recognition System,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 134-139, Beijing, Aug. 2007. Lin Ye, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Seiji Tsuchiya :
Similarity Computing Based on VSM and Syntactic Analysis,
IEEE NLP-KE2007 Poster Session, 61-65, Beijing, Aug. 2007. Mitsuhiro Ozawa, Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Kenji Kita, Minoru Fukumi, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic Utterance Segmentation Tool for Speech Corpus,
IEEE NLP-KE2007, 401-406, Beijing, Aug. 2007.

(要約): We collect the speech data for investigating an intra-speakers' speech variability over a short and long time. In general, to reduce the load of speakers, the speech data are collected as one file from collecting start to collecting end. Hence, there are some noises, non-speech sections and mistaken sections in this file. Consequently, we must segment this file into individual utterances and select the useful utterances. This process requires a lot of time and efforts. In this paper, we propose an automatic utterance segmentation tool for dividing the collected speech data. The proposed tool is composed of four processes, which are a voice activity detection, speech recognition, a DP matching, and a correct of speech section. For evaluating the proposed tool, we conduct the evaluation experiments using a female speaker's speech data in our corpus. Experimental results show that the proposed method can reduce a filing time by 90% compared to a manual filing. In This paper, first, we introduced the large speech corpus. This speech corpus contains is the speech data collected by specific speaker over long and short time periods. And, we explained the automatic utterance segmentation tool which we made in the case of corpus build. And inspected the validity. As a result, it was demonstrated that the automatic utterance segmentation tool was high-performance. Furthermore, it was demonstrated that speech corpus build became simple by using the automatic utterance segmentation tool.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368062, Elsevier: Scopus) Satoru Tsuge, Keiji SEIDA, Masami Shishibori, Kenji Kita, Fuji Ren, Minoru Fukumi and Shingo Kuroiwa :
Analysis of Variation on Intra-Speakers Speech Recognition Performances,
IEEE NLP-KE2007, 387-392, Beijing, Aug. 2007.

(要約): Even if a speaker uses a speaker-dependent speech recognition system, speech recognition performance varies. However, the relationships between intra-speaker's speech variability and speech recognition performance are not clear. To investigate these relationships, we have been collecting speech data since November 2002. In this paper, we analyze the relationships between intra-speaker's speech variability and the phoneme accuracy by a correlation analysis. Analyzed results showed the strong negative correlation between the phoneme accuracy and the speaking rate. The correlation coefficient indicated -0.77. Moreover, we can see that the phoneme accuracy is correlated with the temperature in the recording room and the humidity difference.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368060) Tetsuya Tanioka, Ai Kawamura, Kazuyuki Matsumoto, Kazushi Mifune, Yoichiro Takasaka, Kyoko Osaka, Shuichi Ueno, Rozzano De Castro Locsin, Mutsuko Kataoka, Takuya Matsuda, Fuji Ren and Toshiko Tada :
Outcome Management and Morphologic Variance Analysis Using PsychomsTM for Patient Care in Psychiatric Hospitals,
IEEE NLP-KE2007, 502-506, Beijing, Aug. 2007.

(要約): In 2003, the Japanese government set an approximate goal of 72,000 social hospitalization in-patients being discharged in 10 years from psychiatric hospitals to the community. To meet this challenge, the clinical pathway (CP) is a useful model for managing the team's progress in providing health care services. High quality discharge planning for patients requires continuous refinement of CP including the collection and analysis of variance data, i.e., information not listed in the CP model. The purpose of this study is to analyze variance data gathered using PsychomsTM to find unidentified issues with keyword sorting (keyword variance analyses system) and text-mining (text mining variance analyses system). Using morphological analysis to detect word occurrences in variance data, it may be possible to identify problems needing solution by developing automatic rankings to analysis outcomes. To achieve this, however, specialized experience is required for variance analysis. Also, there must be high congruence between the results of text mining variance analyses and keyword variance analyses systems.

Shunji Mitsuyoshi, Kouichi Shibasaki, Yasuto Tanaka, Makoto Kato, Tsutomu Murata, Tetsuto Minami, Haruko Yagura and Fuji Ren :
Emotion Voice Analysis System Connected to the Human Brain,
IEEE NLP-KE2007, 576-484, Beijing, Aug. 2007.

(要約): To investigate human brain activities in association with emotional speech, we developed a novel voice analysis system connected to a functional magnetic resonance imaging (fMRI) machine. Participants spoke inside the MR magnet during which BOLD activities of the brain was measured. Speech voice was transmitted through the newly developed mask-microphone inside the magnet to the external computer and was processed by the emotional voice analysis system. Two participants conversed without hindrance and their emotional state was analyzed. Using the system, we were able to detect brain activities during speech and simultaneously evaluate the human emotional voice.
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368074) Zhi TENG, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Emotion Recognition from Text based on the Rough Set Theory and the Support Vector Machines,
IEEE NLP-KE2007, 36-41, Beijing, Aug. 2007.

(要約): In recent years, several methods on human emotion recognition have been published. But computer application on Chinese natural language processing (NLP) is still on the starting stage. In this paper, we proposed a scheme that emotion recognition from text through classification with the rough set theory and the support vector machines (SVMs). The basic steps are firstly to sample data sets, to build the decisions table, and to find importance of attributions and the simplest form of decisions table according to relative reduction and then the rough set model of system is obtained, finally train the predicting model by the SVMs. Our experiment results show that rough set theory and SVMs method are effective in emotion recognition, and the high recognition rate is resulted.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368008
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368008) Yun LI, Fang TIAN, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Yixin ZHONG :
A Method of Semantic Dictionary Construction from On-line Encyclopedia Classifications,
IEEE NLP-KE2007, 82-89, Beijing, Aug. 2007.

(要約): This paper introduces a method of constructing a semantic dictionary automatically from the keywords and classify relations of the web encyclopedia Chinese WikiPedia. Semantic units, which are affixes (core/modifier) shared between many phrased-keywords, are selected using statistic method and string affix matching, also with other units to explain the semantic meanings. Then the result are used to mark the semantic explanations for most WikiPedia keywords by analyzing surface text or upper classes. The feature form ' structure or advantages comparing to other semantic resource are also concerned.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368015
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368015) Song LIU, Ye YANG, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Questions Analysis of Confucius Analects Knowledge System,
IEEE NLP-KE2007, 107-110, Beijing, Aug. 2007.

(要約): In this paper we explore the method based on keywords to analyze the questions for Confucius Analects Knowledge System. After analyzing the questions we can find the answers from the knowledge database of Confucius Analects. Confucius Analects Knowledge System is regard as a specific domain Question-Answer system. Taking a reference to the chapters' structure of Confucius Analects and the literature on Confucius Analects the chapters are classified into 8 categories. One of questions analysis' work is deciding the categories of questions. We use How Net to get all meanings of keywords then select congruent meanings for each category. Questions' categories depend on the keywords. All the questions collected are clustered by k-medoids algorithm. We find some rules from the clusters so that all the questions are classified into several types. The other work of questions analysis' is deciding the questions' types. Then we can find answers from the knowledge base.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368019
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368019) Manabu SASAYAMA, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic Super-Function Extraction for Translation of Spoken Dialogue,
IEEE NLP-KE2007, 141-148, Beijing, Aug. 2007.

(要約): Extraction of a large number of super-function (SF) is the most important factor in realizing SF based machine translation. This paper presents a method for automatic extraction of SF from a Japanese-English bilingual corpus. The extraction process uses a bilingual dictionary to match Japanese and English nouns in each sentence pair. The experimental results using a Japanese-English bilingual corpus show that this method performs very well in automatically extracting SF for machine translation. In addition, we evaluate the extracted SF in SF based machine translation.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368025
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368025) Dapeng YIN, Peilin JIANG, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Chinese complex long sentences processing method for Chinese-Japanese machine translation,
IEEE NLP-KE2007, 170-175, Beijing, Aug. 2007.

(要約): The research on machine translation has been lasting for many years, and now this research field is increasingly a thoroughly refined. In practical machine translation system, the processing of a simple and short Chinese sentence has somewhat good results. However, but the complex long Chinese sentence translation still has difficulties. In this paper a new hierarchical approach processing for Chinese complex long sentence through analysis of Chinese punctuation, conjunctive words and syntax function is proposed. The method synthetically uses semantic characteristic of source Chinese sentence, which includes grammatical features, the length of the source sentence, punctuation and functional words. First phase is conjunctive words for simplified segmentation, and then the syntax analysis, in order to process complex long sentence by the multi-hierarchical approach. A long sentence is divided into several parts; every part gets the correct translation of the result separately, and then is combined by the comprehensive approach to gain the complex long sentence translation result. Experiments show that our approach can significantly reduce the time consumption and numbers of ambiguity, and also improve the accuracy and readability when parsing Chinese complex long sentence.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368029
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368029) Fang TIAN, Yun LI, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Ontology based Domain Knowledge Construction,
IEEE NLP-KE2007, 176-182, Beijing, Aug. 2007.

(要約): This paper presents a representation framework for domain knowledge based on the analysis of Chinese festival by ontology analysis approach; it also discusses the organization method for describing domain data based on ontology. At the same time, the paper summarizes the ontology study domain. It is conceptualized using method of domain knowledge by the framework, and that is to say, to construct the concept, the taxonomy of concept and the concept properties for the domain knowledge is based on ontology.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368030
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368030) BRACEWELL B. David, Fuji Ren, Katsutoshi HISAZUMI, Zhi TENG, Yuichi FUROSE and Shingo Kuroiwa :
READING: A Self Sufficient Internet News System with Applications in Information and Knowledge Mining,
IEEE NLP-KE2007, 190-196, Beijing, Aug. 2007.

(要約): This paper presents the READING (retrieving news around the world for discovery and knowledge mining) system, which is a self sufficient system for aggregating and classifying news from around the world with a focus on Asia. The system, however, goes beyond the traditional news aggregation sites by mining information and knowledge from the news articles to aid in such tasks as decision making. The system is able to collect, classify and mine knowledge automatically without the need for an editor or intervention by an administrator. Average users, news professionals and researchers alike will find that the system offers something for them. This paper focuses on the underlying algorithms in the system and how they interact in creating the overall system.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368032
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368032) Ye YANG, Song LIU, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Question Answering System of Confucian Analects,
IEEE NLP-KE2007, 361-366, Beijing, Aug. 2007.

(要約): This paper constructs a question answering system of Confucian Analects. As a result of context change and the difference of words' connotation between modern Chinese and ancient Chinese, the accuracy of content-based retrieval and category-based retrieval in the classical literature is quite low. In view of this, the paper has established the categories and pragmatics information base for Confucian Analects. It also proposes a retrieval method based on pragmatics information and categories. To increase accuracy and efficiency, the category keyword collection and the question type keyword table are established as well. When the system recognize the type and category of the user's question, it uses key word semantic matching. Namely, the category keyword collection and the question type keyword table are separately used to decide the category and the type. The experiments evidenced the effectiveness of answer extraction approach based on pragmatics information specific to in query with deep meaning.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368056
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368056) Junko Minato, Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Corpus Based Analysis of Japanese-English Emotional Expressions,
IEEE NLP-KE2007, 413-418, Beijing, Aug. 2007.

(要約): 本論文では，独自に構築した日英対訳感情コーパスの分析について述べる．従来，翻訳に用いる対訳コーパスに付与されている情報として，その例文における著者・場面，カテゴリなどの属性情報が主であった．しかし，ビジネス文書においても，読み手にどのような印象を与えるかを考慮することが重要になってきている．コンピュータを用いて気軽に作文できるようになり，気軽にメールで相手に送信できてしまう現代社会でこそ，「気持ちを伝える」ための翻訳技術が重要となっている．本論文では，約1200文のバイリンガルコーパスを手作業により構築し，そのコーパスに付与した感情タグの傾向などを調査し，日英における感情表現の差異について分析する・
(キーワード): 多言語コーパス / 並行コーパス / 感情タグ付きコーパス
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368064, Elsevier: Scopus) Kyoko Osaka, Tetsuya Tanioka, Rozzano De Castro Locsin, Shu-ichi Ueno, Kazuyuki Matsumoto, Chiemi Kawanishi, Shingo Kuroiwa, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
Electroencephalograph Estimation Method of Measuring `Empathic Understanding',
IEEE NLP-KE2007, 514-519, Beijing, Aug. 2007.

(要約): It is important for health care staff to understand patients' emotion and affective changes. Health care staffs should understand the patients' world as if this was his her own. This is called "empathic understanding". To understand the emotional process, electroencephalograph recording (EEG) was performed on five healthy participants while watching the sentimental movie which was 24-minutes long. The EEG changes during the emotional scenes were collected and compared with emotionally stable states. By using power map and spectrogram analyses of EEG, alpha bands at the occipital region were seen specifically among the emotionally impressed states. It seemed that the changes indicated the objective expression of empathic understanding. We suggest that EEG with power map and spectrogram analyses is a useful fundamental tool for developing a second generation computer system adjusted to the changes of one's mind. However, further examinations to remove artifacts among the EEG results are needed.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368080
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368080) Yamada Taichi, Seiji Tsuchiya, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Classification of Facemarks Using N-gram,
IEEE NLP-KE2007, 322-327, Beijing, Aug. 2007.

(要約): In this paper, we present an approach for the classification of facemarks into some facial expression categories. Facemarks are some of the expressions that are often used in text-based communication. Facemarks express human facial expression or action and they help us to understand what writers imply. However, there are some problems in the proccessing of the facemarks with computer; facemarks are numerous and users make new facemarks. Therefore, we propose to use the characters in facemarks to classify them. Though the facemarks are various, only some of signs and letters are used for the characters that compose the them. Moreover, there is a feature of the expressions of facemarks in the characters. We present an approach for facemarks classification using N-gram and evaluate this method.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368050
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368050) Shinomiya Mizuho, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Seiji Tsuchiya :
Extracting the Opinions of News Articles based on Emotionally Laden Words,
IEEE NLP-KE2007, 262-267, Beijing, Aug. 2007.

(要約): In this paper we propose an approach to extract the opinion of the media from news articles based on emotionally laden words. In the propose approach, the opinions are judged by the total number of the emotion levels from articles. The emotion level is the number from -3 to +3 that indicate emotionally laden words whether have plus or minus images. The articles of baseball game and the editorial article are used as experiment object. The precision of the propose approach on the articles about baseball game is 66%, and on the articles of political event is 36%.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368041
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368041) Seiji Tsuchiya, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Watabe Hirokazu and Kawaoka Tsukasa :
A Semantic Information Retrieval Technique and an Evaluation for a Narrow Display Based on an Association Mechanism,
IEEE NLP-KE2007, 209-214, Beijing, Aug. 2007.

(要約): The purpose of this study is to output information which users hope as high ranking results on narrow display of mobile information terminals. The concept of the proposed algorithm is to understand the meanings and the contents expressed by keywords and to retrieve appropriately related information. Concretely, we propose an information retrieval technique to evaluate the relationships between words using an association mechanism. A new test collection was made by 100 examinees who judged the retrieval results according to text meanings. Retrieval performance was objectively confirmed with the experiment based on the test collection.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368035
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(DOI: 10.1109/NLPKE.2007.4368035) Shingo Kuroiwa, Masashi Takashina, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
Artificial Bandwidth Extension for Speech Signals using Speech Recogniton,
Proc. of INTERSPEECH 2007, 2501-2504, Antwerp, Belgium, Aug. 2007.

(キーワード): 音声認識 (speech recognition) / 音声認識 (speech recognition)

Lei Yu, Jia Ma, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic Text Summarization Based on Lexical Chains and Structural Features,
Proceedings of 8th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, Vol.2, 574-578, Qingdao, China, Jul. 2007.

(要約): 本研究の主な目的は，自動的文書要約の効率的なツールを開発する．テキスト要約の性能を向上させ，中国語テキストに合わせてHownet知識データベースに基づいて，意味的に関連の概念をリンクする字句チェーンを提案する．いろいろな実験結果は，我々の手法の有効性を証明した．
(キーワード): Text Summarization / Lexical Chains / HowNet

Jiajun Yan, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Semi-Automatic Construction of an Emotion Ontology Using HowNet,
Proceedings of the 2007 International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition, 17-21, FL, USA, Jul. 2007.

(要約): Emotion ontology construction is a desirable task in affective computing. In this paper, we propose to semi-automatically construct an emotion ontology using HowNet. First, an affective event hierarchy is extracted from HowNet's semantic event dictionary, which contains the semantic roles associated for each of the events. Next, three different types of tags are assigned to the semantic roles, of the predicates in the affective predicate hierarchy, creating an emotion predicate hierarchy. Then, a 120,496-words-scale knowledge dictionary is used to transform the emotion predicate hierarchy into an emotion ontology. In the end an ontology containing just under 5,500 verb concepts was created.

Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Low Cost Japanese-English Machine Translation for Cross-Lingual Information Retrieval,
Proceedings of the 2007 International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition, 22-27, FL, USA, Jul. 2007.

(要約): In one form or another language translation is a necessary part of cross-lingual information retrieval systems. Often times this is accomplished using machine translation systems. However, machine translation systems offer low quality for their high costs. This paper proposes a machine translation method that is low cost while improving translation quality. This is done by utilizing multiple web based translation services to negate the high cost of translation. A best translation is chosen from the candidates using either consensus translation selection or statistical analysis. Which to use is determined by a heuristic rule that takes into account that most web based translation services are of similar quality and that machine translation still produces relatively poor results. By choosing the best translation the method is able to increase translation quality over the base systems, which is verified by the experimentation.

Satoru Tsuge, Minoru Fukumi, Masami Shishibori, Fuji Ren, Kenji Kita and Shingo Kuroiwa :
Study of Relationships Between Intra-Speaker's Speech Variability and Speech Recognition Performance,
2006 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2006), 41-44, Tottori, Japan, Dec. 2006.

(要約): Even if a speaker uses a speaker-dependent speech recognition system, speech recognition performance varies. For this reason, speech quality is varied by some factors, including emotion, background noise, and so on, even though the speaker and utterance remain constant. However, the relationships between intra-speaker's speech variability and speech recognition performance are not clear. Hence, we focus on the intra-speaker's speech variability which affects the speech recognition performances. To investigate these relationships, we have been collecting speech data since November 2002. Using a part of the speech corpus, we conducted speech recognition experiments. In this paper, we analyze the relationships between intra-speaker's speech variability and the phoneme accuracy by using the correlation analysis. For factors of the correlation analysis, we use a number of errors, a speaking rate, a likelihood. Analysis results show a strong correlation between the number of the substitution errors and the phoneme accuracy although the correlations of the number of the deletion and the insertion errors are low. Therefore, it is considered that there are overlaps between phonemes since the feature parameters vary at each speaking rate. For improving the phoneme accuracy, it is needed that we study a method which discriminates phonemes. On the other hand, although the correlation between the phoneme accuracy and the speaking rate seems to be low, a strong correlation between the speaking rate and the number of deletion errors and insertion errors are found. Since the number of the insertion errors and the number of the deletion errors were in the counterbalance relation, the correlation between the speaking rate and the phoneme accuracy was low. However, we consider that it is needed to normalize the speaking rate because the speaking rate influences on the number of the deletion and the insertion errors.

Kyoko Osaka, Tetsuya Tanioka, Chiemi Kawanishi, Toshiko Tada, Rozzano De Castro Locsin, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Measurement of the "emotional sensitivity" and "emotion at moment" using Power Map Analysis and Emotion Spectrum Analysis Method,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 121-129, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): The purpose of this study was to determine the emotional sensitivityof persons through empirical determination of electroencephalographic (EEG)data. With EEG electrodes in place, participants were requested to view anemotionally-charged video presentation.'Sensitivity at the moment' wasmeasured and found to be significantly changed, showing evidence ofemotional sensitivity at the point of occurrence. This change facilitates theunderstanding of caring emotion as openness to a formed intention of knowingthe other as caring person. Competencies in caring for persons are critical tounderstanding the valuing of technological competency as expression of caring.Technological competency as knowing others intentionally as 'sensitive beings'provided the impetus for the development of 'sensibility estimation technique'using brain wave activities to measure it.

Xiaojie Wang and Fuji Ren :
Constraint-based Chinese-Japanese Bitext Alignment,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 1-12, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): Bitext alignment is useful to many Natural Language Processing taskssuch as machine translation, bilingual lexicography and word sense disambiguation.This paper presents a Chinese-Japanese bitext alignment. After describing somecharacteristics in Chinese-Japanese bilingual texts, we first investigate somestatistical properties of Chinese-Japanese bilingual corpus, including the correlationtest of text lengths between two languages and the distribution test of length ratiodata. We then pay more attention to n-m(n>1 or m>1) alignment modes which areprone to mismatch. We propose a cross constrain measure based on Hanzi charactersinformation for these kinds of alignment modes. By using dynamic programming,we combine statistical information and Hanzi character information to find theoverall least cost in aligning. Experiments show our algorithm can achieve goodalignment accuracy.
(キーワード): Alignment / Bitext

Taichi Yamada, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Classification of Facemarks Using Statistics of Characters,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 175-182, Tokushima, Nov. 2006. Kenichi Mishina, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Emotion Similarity Calculation Using Dialog Sentence Corpora,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 166-174, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): In order to estimate an utterance persons emotion from asentence, a dictionary which assigned a emotion attribute for every wordis built, and, only as for which, there are many methods on based on sentencein which there is the word or not. However, there is a case wherethe emotion expressed by the word used simultaneously and word orderdiffers, plentifully. In this paper, in order to solve the above-mentionedproblem, we propose a method for an emotion similarity calculation thathow similar a dialog sentence is to which sentence betoken which emotions.This method defines a formula which calculates the similarity ofan input sentence and the dialog sentence classified according to emotoinbased on BLEU. The experiment calculates the rate which the emotionsare betokened by two dialog sentences became the same. These sentencesare the dialog sentence and the other dialog sentence which most similarto another. We call this rate emotion estimation success rate. The result,the emotion estimation success rate was improved more than onlyusing BLEU.

Mayu Ymamoto, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Study on Automatic Emotion Tagging in Text Corpus,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 183-191, Tokushima, Nov. 2006. Tomohiro Yagi, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Speech Recognition for the Kanji Last Name Candidates Using Clarifying Information,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 158-165, Tokushima, Nov. 2006. Jia Ma, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Picture Processing in Expression Recognition,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 147-157, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): In recent years, along with the development of information technologyand artificial intelligence technology, the computers` human nature design hasgradually become possibly. In order to provide a better man-machine interactiveenvironment, we hoped the computer can understand and simulate humanity'sperceptual information. Being an important method for human to express thesentimental, the expression is a kind of direct-viewing and bright source material.Therefore, we hoped to establish a system, which enables the computer to recordand distinguishes humanity's expression, through some input devices like cameraand so on, thus to section peoples sentiment condition. In this article, we will dosome introduction and summary about the research work which has been carriedon, and then proposed some new research methods.

Mizuho Shinomiya and Fuji Ren :
Predicting the Emotion from News Articles based on Emotionally Laden Words and Classification of News Articles by Different Opinions,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 192-200, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): News about the same event can have radically different opinionsand emotions depending on the author, news paper company, andnationality. We assume that these opinions and emotions are related toeach other. In this paper we propose an approach to predict the emotionof news articles based on emotionally laden words, and to classify thenews articles using predicted emotions. The result of having attemptedto predict the emotions in the articles of baseball games and politicalevents, although the approach was effective in the articles of baseballgames, it was not effective in the articles of political events.

Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Emotion Estimation Method for Emotion Interface,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 128-137, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): 本論文は，感情インタフェースを構築するための感情推定手法について提案し，その評価実験をおこなうことで，今後の展望について述べる．
(キーワード): emotion interface / emotion estimation

Jiajun Yan, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Chinese Semantic Dependency Analysis and its Applications,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 100-109, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): Semantic analysis of natural language is a difficult but extremelydesirable task, because of its many uses. In this paper, an overviewof semantic dependency analysis and its applications are given. A decisiontree based semantic dependency analyzer for Chinese, which we callSEEN, is introduced. Then, an application of semantic dependency inAffective Computing is given. The application determines the emotionsof the actors in Chinese sentences.

Manabu Sasayama, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Evaluation of Super-Function based Japanese-English Machine translation,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 89-99, Tokushima, Nov. 2006. Lei Yu, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Study on Automatic Text Summarization and News Collection,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 81-88, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): With the high speed growth of World Wide Web and on-lineinformation services, more and more information is available and accessible online.Meanwhile using mobile devices such as mobile telephone, PDA tobrowse through on-line information has become very popularly. But a largeamount of information and lengthiness information cant fit for the mobiledevices. In order to save this problem, we propose a method which collectsoriginal news text from on-line information and extracts summary from themautomatically. The system is made up by Automatic News Collection and AutoText Summarization. Our experimental results proved the effectiveness of themeans.

Mohamed Abdel Fattah, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Different Approaches for Bilingual Sentence Alignment,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 70-80, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): In this paper, we present new approaches to align sentences in bilingualparallel corpora based on the use of the linguistic information of the textpair in three different classifiers (feed forward neural network (FF-NNT), probabilisticneural network (P-NNT) and Gaussian mixture model (GMM)). A featureparameter vector is extracted from the text pair under consideration. Thisvector contains text features such as length, punctuate score, and cognate scorevalues. A set of manually prepared training data has been assigned to train oneof these classifiers. Another set of data was used for testing. Using the FF-NNT,P-NNT and GMM classifiers, we could achieve error reduction of 36%, 27%and 50% respectively over length based approach when applied on English-Arabic parallel documents.

Yu Zhang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Preliminary Research of Chinese Emotion Classification Model,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 59-69, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): There have been some studies about spoken natural language dialog, andmost of them have successfully been developed within the specified domains. However,current human-computer interfaces only get the data to process their programs.Aiming at developing an affective dialog system, we have been exploring how toincorporate emotional aspects of dialog into existing dialog processing techniques.As a preliminary step toward this goal, we work on making a Chinese emotion classificationmodel which is used to recognize the main affective attribute from a sentenceor a text. Finally we have done experiments to evaluate our model.

David B. Bracewell, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Information Retrieval Library for Japanese and English News Articles,
Proceedings of International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing 2006, 47-58, Tokushima, Nov. 2006.

(要約): This paper presents a library of core algorithms for Japanese-English news-based cross-lingual information retrieval. The library isbroken up into three modules: Knowledge Acquisition, Knowledge In-terpretation and Knowledge Translation. This paper presents in detailone algorithm from each module. From the Knowledge Acquisition mod-ule, an algorithm for semi-automatically creating a special domain col-lection is presented. The algorithm is able to create good size documentcollections about a specific topic, person, etc. From the Knowledge In-terpretation module, an algorithm for extracting keywords from a singledocument that does not require a collection or corpus statistics is pre-sented. It is the basis for most of the algorithms in the library. Finally,from the Knowledge Translation module, an algorithm for choosing thebest translation of a text is presented. It uses a combination of statisticalanalysis and similarity measurement to choose the best translation froma set of candidates.

(要約): In this study, we present an approach for the classification of facemarks into some facial expression categories. Facemarks are some of the expressions that are often used in text-based comunication. Facemarks express human facial expression or action and they help us to understand what writers imply. However, there are some problems in the proccessing of the facemarks with computer; facemarks are numerous and users usually make new facemarks. Therefore, we propose to use the characters in facemarks to classify them. Though the facemarks are various, only some of signs and letters are used for the characters that compose the them. Moreover, there is a feature of the expressions of facemarks in the characters. We present an approach for the characters that compose the facemarks and evaluate a simple method for classification of facemarks by the characters.
(キーワード): 顔文字 / 感性情報処理

Takanori Hirai, Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge, Fuji Ren and Abdel Mohamed :
A speech emphasis method for noise-robust speech recognition by using repetitive phrase,
ICCT International Conference on Communication Technology (ICCT-06), 1269-1272, Guilin, China, Nov. 2006.

(要約): In this paper, we propose a novel noise-robust speech recognition technique using a repetitive phrase such as "Turn on the TV, Turn on the TV" as a speech command to control household appliance and on-vehicle apparatus. In daily conversation, the use of repetitive phrase with many syllable gives a low appearance ratio, and reduces the incorrect acceptance of a command. Moreover, speech emphasis may be expected by using repetitive phrase because each phrase is not influenced by unexpected noise at same time. In this paper, we propose to use repetitive phrase as speech emphasis. We conduct speech recognition experiment using the speech which are degraded by three kinds of noise: a buzzer, a whistle, and a telephone ring. From this experiment, we proposed method can improve the speech recognition accuracy under the condition of the all noises. Especially, the proposed method improves the speech recognition accuracy (from 25% to 86%) under the condition of the whistle noise.
(キーワード): speech emphasis / speech recognition

Takahiro Kuroda, Jia Ma, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
The Construction of The Facial Expression Video Database,
ICCT International Conference on Communication Technology (ICCT-06), 1265-1268, Guilin, China, Nov. 2006.

(要約): In recent years, we pay attention to the facial expressions which can show the intentions of the speakers unconsciously, and we are trying to presuppose the emotions by using those expressions. In order to further the research, we need a great deal of expression data. However there is a little kinds of expression data and available in the research. Moreover those data are always in the picture type but not the video type that we want. Therefore, we built an facial expression video database in which a lot of expression data had been filled. This paper introduces the facial expression video database built by us.
(キーワード): Facial expression / Video database / Emotion

Masashi Takashina, Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
Speech bandwidth extension method using speech recognition and speech synthesis,
ICCT International Conference on Communication Technology (ICCT-06), 1273-1276, Guilin, China, Nov. 2006.

(要約): In this paper, we propose two kinds of novel speech bandwidth extension methods based on a speech recognition, a speech synthesis and a speech signal processing technique. In the proposed methods, the lost speech component by bandlimiting is generated with the technique of a speech recognition, a speech synthesis, and a speech signal processing by using the bandlimited speech information. For evaluating both proposed methods, we conducted the subjective and objective evaluation experiments. The experimental results shows the effectiveness of both proposed methods about the extension feeling of bandwidth. However, the evaluation of the speech quality became a not good result. Our problem is an improvement of the speech quality of the proposed method in the future.
(キーワード): Bandwidth extension / Speech recognition / Speech synthesis

Shingo Kuroiwa, Youji Mori, Satoru Tsuge, Masashi Takashina and Fuji Ren :
Wind noise reduction method for speech recording using multiple noise templates and observed spectrum fine structure,
ICCT International Conference on Communication Technology (ICCT-06), 1567-1571, Guilin, China, Nov. 2006.

(要約): Wind noise affects the quality of the speech recording in the field. In this paper, we propose a wind noise reduction method based on a signal processing technique. In the method, spectrum envelopes of wind noise are estimated by using referential multiple wind noise templates and the low freqency band spectrum envelope of the observed signal. Then, we estimate the noise spectrum using the estimated spectrum envelope and the fine structure of the observed signal. Finally, we subtract this estimated noise spectrum from the observed signal. For evaluating the proposed method, we conducted subjective and objective evaluation. The experimental results showed that the proposed method achieved much better improvement than conventional spectral subtraction.
(キーワード): Wind noise reduction / Spectrum fine structure / Spectral envelope / Spectral subtraction

Lei Yu, Mengge Liu, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Chinese Automatic Text Summarization system for mobile devices,
The Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, 426-429, Wuhan, China, Nov. 2006.

(要約): A large amount of on-line information and lengthiness information can't fit for the mobile devices. In order to save this problem, we propose a method which collects original news text from on-line information and extracts summary sentences from them automatically. On this basis, we adopt WML(Wireless Markup Language) to build a news website for mobile devices browsing through the news summary. The system is mainly made up by Automatic News Collection and Auto Text Summarization. Our experimental results proved the effectiveness of the means.
(キーワード): World Wide Web / Automatic Text Summarization / Automatic News Collection

Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Machine Transliteration,
The Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, 370-373, Wuhan, China, Nov. 2006.

(要約): In the present study, we present different approaches for transliteration proper noun pair's extraction from parallel corpora based on different similarity measures between the English and Romanized Arabic proper nouns under consideration. The strength of our new system is that it works well for low-frequency words. We evaluate the presented new approaches using an English- Arabic parallel corpus. Most of our results outperform previously published results in terms of precision, recall and F- Measure.
(キーワード): Machine transliteration / Parallel corpora / Cross-language information retrieval

Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
Lost Speech Reconstruction Method using Speech Recognition based on Missing Feature Theory and HMM-based Speech Synthesis,
Proc. of INTERSPEECH 2006, 1105-1108, Pittsburgh, Sep. 2006.

(要約): パケットロス等により失われてしまった音声を復元する手法を提案した．提案手法は，Missing Feature Theoryに基づく音声認識により失われた区間の音声を予測すると共に，予測結果に基づくHMM音声合成を用い音声波形を復元する．本稿では，提案手法を不特定話者に適用するための話者適応技術，および，合成音声と元の音声を接続するばあに生じる不連続感を低減する手法を提案する．
(キーワード): 音声認識 (speech recognition) / 音声認識 (speech recognition)

Kyoko Osaka, Kazuyuki Matumoto, Chiemi Kawanishi, Tetsuya Tanioka, Toshiko Tada, Shu-ichi Ueno, Rozzano De Castro Locsin and Fuji Ren :
REQUIRED PRECISION TO NATURAL LANGUAGE PROCESSING FOR THERAPEUTIC PATIENT-HEALTH CARE PROVIDER COMMUNICATION,
Proceedings of the 9th IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control, 118-123, Honolulu,Hawaii,USA, Aug. 2006.

(要約): It is necessary to approach the caring humans perform by achieving empathetic understanding in human-robot communication and expressing caring feelings for a human-supporting robot. This paper aims at requiring precision to natural language processing for therapeutic patient-health care provider communication. First, our subjects were asked to view a video, which was to induce emotions. And then, an interview was carried out in order to identify the scenes that caused changes in the subjects' emotion. Also, the scenes were objectively judged by measuring the activity of an electroencephalogram (EEG) of the subjects. Finally, the lines of the scenes were extracted and, taking the subjects' impressions of their empathy as a criterion for judgement of natural language processing (NLP), compared with the analysis results by NLP. By our expe! riment, although it was difficult to make a judgment on the impressions in which emotions were intermingled such as joy and sorrow, NLP and the criterion for judgement that was the empathetic understanding of the subjects were consistent. It is clear that an empathetic understanding performed in medical welfare sites should be able to sensitively perceive pain, distress and loneliness of the subjects in particular.
(キーワード): natural language processing / therapeutic communication / human support robot

Yu Zhang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
SEMI-AUTOMATIC EMOTION RECOGNITION FROM CHINESE TEXT,
Proceedings of the 9th IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control, 113-117, Honolulu,Hawaii,USA, Aug. 2006.

(要約): The interest in emotion recognition has attracted more and more attentions. There have been some studies about emotion extraction from spoken natural language dialog, and most of them have successfully been developed within the specified domains. But computer application on Chinese Natural Language Processing (NLP) is still on the starting stage. Aiming at developing a Chinese affective dialogue system, we have been exploring how to incorporate emotional aspects of dialogue into existing dialogue processing techniques. However, in Chinese linguistic corpora only few of them include emotional information. As a preliminary step toward this goal, we work on constructing what we call an emotion-thesaurus, as the base of our emotion recognition system. Then we construct the classification system using the thesaurus. Finally we give the evaluation of our system.
(キーワード): Chinese affective dialogue system / emotional information / Chinese Natural Language Processing

Jiajun Yan, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Machine Learning Approach to Determine Semantic Dependency Structure in Chinese,
Proceedings of the Nineteenth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, 782-786, TL, USA, Aug. 2006. BRACEWELL B. David, Junko Minato, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Determining the Emotion of News Articles,
Lecture Notes in Computer Sciences, Vol.4114, 918-923, Germany, Aug. 2006.

(要約): Authors of news stories through their choice in words and phrasing inject an underlying emotion into their stories. A story about the same event or person can have radically different emotions depending on the author, newspaper, and nationality. In this paper we propose a system to judge the emotion of a news article based on emotion word, idiom and modifier dictionaries. This type of system allows one to judge the world opinion on varying topics by looking at the emotion used within news articles about the topic.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/11816171_115
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/11816171_115

(DOI: 10.1007/11816171_115) Junko Minato, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Statistical Analysis of a Japanese Emotion Corpus for Natural Language Processing,
Lecture Notes in Computer Sciences, Vol.4114, 924-928, Germany, Aug. 2006.

(要約): In this paper, we build a Japanese emotion corpus and perform statistical analysis on it. We manually entered in about 1,200 example dialogue sentences. We collected statistical information from the corpus to analyze the way emotion is expressed in Japanese dialogue. Such statistics should prove useful for dealing with emotion in natural language. We believe the collected statistics accurately describe emotion in Japanese dialogue.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-540-37275-2_116
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/978-3-540-37275-2_116

(DOI: 10.1007/978-3-540-37275-2_116) Qiong Liu, Xin Lu, Fuji Ren and Akitoshi Mochizuki :
A Hybrid Expert System for Stock Market Analysis - from Neural forecasting to Linguistic Expression,
Proceedings of The Fourth International Conference on Information and The Fourth Irish Conference on the Mathematical Foundations of Computer Science and Information Technology, 144-147, Cork, Ireland, Aug. 2006. Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Category Classification and Topic Discovery of News Articles,
Proceedings of The Fourth International Conference on Information and The Fourth Irish Conference on the Mathematical Foundations of Computer Science and Information Technology, 345-348, Cork, Ireland, Aug. 2006. Manabu Sasayama, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic extraction of Super-Function from corpus and experimental evaluation,
Proceedings of The Fourth International Conference on Information and The Fourth Irish Conference on the Mathematical Foundations of Computer Science and Information Technology, 395-398, Cork, Ireland, Aug. 2006. Kazuyuki Matsumoto, Tetsuya Tanioka, Fuji Ren, Yoichiro Takasaka, Takuya Matsuda, Toshiko Tada, Chiemi Kawanishi, Barnard Alan, Kyoko Osaka and Shu-ichi Ueno :
Psychoms: A mental health patient management and variance analysis system using artificial intelligence,
Proceedings of The Fourth International Conference on Information and The Fourth Irish Conference on the Mathematical Foundations of Computer Science and Information Technology, 73-77, Cork, Ireland, Aug. 2006.

(要約): Psychomsは，精神科における患者管理のためのシステムと，バリアンス分析システムからなる．このシステムは，人工知能技術を用いて管理と分析を実現する．本システムの目的は，一貫性があり，タイムリーなケアにより患者のクォリティ・オブ・ライフの改善を目的とし，ヘルスケア・サービスの質改善の支援の可能性を持っている．本論文では，アウトカム管理とバリアンス分析の手法について述べ，今後の開発と研究の方向性について議論する．
(キーワード): Outcome management / variance analysis / nursing administration / team care / artificial intelligence

Chiemi Kawanishi, Tetsuya Tanioka, Toshiko Tada, Fuji Ren, Kyoko Osaka, Kazuyuki Matsumoto, Shunji Mitsuyoshi, Rozzano De Castro Locsin and Shu-ichi Ueno :
Consideration of Measuring Method for Empathic Understanding as Technological Competency of Nursing,
Proceedings of The Fourth International Conference on Information and The Fourth Irish Conference on the Mathematical Foundations of Computer Science and Information Technology, 68-72, Cork, Ireland, Aug. 2006. Shuang Xiao, Hua Xiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Chinese Idiomatic Expression Reading Support for Foreign Learners,
Proceedings of The Fourth International Conference on Information and The Fourth Irish Conference on the Mathematical Foundations of Computer Science and Information Technology, 184-188, Cork, Ireland, Aug. 2006. Jiajun Yan, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Maximum Entropy Based Semantic Analysis of Chinese,
Proceedings of The Fourth International Conference on Information and The Fourth Irish Conference on the Mathematical Foundations of Computer Science and Information Technology, 416-419, Cork, Ireland, Aug. 2006. Fuji Ren :
Affective Information Processing and Recognizing Human Emotion,
The Fourth International Conference on Information and The Fourth Irish Conference on the Mathematical Foundations of Computer Science and Information Technology, 11-22, Cork, Aug. 2006. Fattah Abdel Mohamed, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
PHONEME BASED SPEAKER MODELING TO IMPROVE SPEAKER IDENTIFICATION,
ICGST International Conference on Artificial Intelligence and Machine Learning, 7-10, Sharm El Sheikh, Egypt, Jun. 2006.

(要約): The most common approach to speaker recognition today is the use of global Gaussian mixture models (GMM) which ignores knowledge of the underlying phonetic content of the speech, so it does not take advantage of all available information. In this paper we investigate the phoneme effect on speaker recognition system. We found that some phonemes have strong effect on speaker identification. By segmenting the most effective phonemes for speaker recognition task from a speaker utterance, we could decrease the system complexity and the recognition time. Moreover, this technique is very useful to speed up the authentication process through wire/wireless communication systems. This paper is concerned with improving the performance of speaker recognition systems in two areas: decreasing the identification error rate and decreasing the utterance part required for identification task. We have applied several approaches on YOHO corpus, most of these approaches were able outperform previously published results on the speaker identification task. One of our approaches could achieve 0.0% error rate using only an average segment of 13% of the testing utterance for recognition.
(キーワード): phoneme effect / speaker recognition / knowledge

Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Kenji Kita, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Study of Intra-Speaker's Speech Variability over Long and Short Time Periods for Speech Recognition,
Proc. of 2006 IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP2006), Vol.1, 397-400, Toulouse, France, May 2006.

(要約): In this paper, we describe a Japanese speech corpus collected for investigating the speech variability of a specific speaker over short and long time periods and then report the variability of speech recognition performance over short and long time periods. Although speakers use a speaker-dependent speech recognition system, it is known that speech recognition performance varies pending when the utterance was uttered. This is because speech quality varies by occasion even if the speaker and utterance remain constant. However, the relationships between intra-speaker speech variability and speech recognition performance are not clear. Hence, we have been collecting speech data to investigate these relationships since November 2002. In this paper, we introduce our speech corpus and report speech recognition experiments using our corpus. Experimental results show that the variability of recognition performance over different days is larger than variability of recognition performance within a day.
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33947625663

(Elsevier: Scopus) Jiajun Yan, Bracewell B. David, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Machine Learning Approach to Determine Semantic Dependency Structure in Chinese,
Proceedings of the Nineteenth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, 782-786, Melbourne Beach, Florida, USA, May 2006.

(要約): In this paper, we attempt to automatically annotate the Penn Chinese Treebank with semantic dependency structure. Initially a small portion of the Penn Chinese Treebank was manually annotated with headword and semantic dependency relations. An initial investigation is then done using a Naive Bayesian Classifier and some handcrafted rules. The results show that the algorithms and proposed approach are effective at determining semantic dependency structure automatically. The Naive Bayesian Classifier makes a good baseline algorithm for future research.

Yoji Mori, Satoru Tsuge, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Wind noise reduction method using the observed spectrum fine structure and estimated spectrum envelope,
Proceedings of Nonlinear Circuits and Signal Processing (NCSP'06), 78-81, Honolulu, Mar. 2006.

(要約): In this paper, we propose a wind noise reduction method based on a signal processing technique. In this method, spectrum envelopes of wind noise are estimated by using referential multiple wind noise templates. Then, we estimate the noise spectrum using the estimated spectrum envelope and the fine structure of a observed signal. Finally, we subtract this estimated noise spectrum from the observed signal. For evaluating the proposed method, we conducted subjective and objective evaluation. The experimental results showed that the proposed method achieved much better improvement than conventional spectral subtraction.
(キーワード): wind noise / noise reduction / speech enhancement

Tetsuya Tanioka, Fuji Ren, Y Takasaka, Isao Nagamine and K Matumoto :
Natural Language Processing Workshop,
Beijing, Nov. 2005. Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Fuji Ren, Kenji Kita and Shingo Kuroiwa :
Data Collection for Investigating Speech Variability in a Specific Speaker Over Long and Short Time Periods,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 152-157, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): In this paper, we describe a Japanese speech corpus collected for investigating the speech variability of a specific speaker over short and long time periods. Although speakers use a speaker-dependent speech recognition system, it is known that speech recognition performance varies pending when the utterance was uttered. This is because speech varies even if the speaker utters a specific sentence. However, the relationship between intra-speaker speech variability and speech recognition performance is not clear. We have not seen a corpus of Japanese speech data of a specific speaker over a long time period. Hence, since 2002, we have been collecting speech data for investigating the relationships between speech variability and speech recognition performance. In this paper, we introduce our speech corpus and conduct speech recognition experiments. Experimental results show that the variability of recognition performance over different days is larger than variability of recognition performance within a day.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598725
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847334792

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598725, Elsevier: Scopus) Hua Xiang, Peilin Jiang, Shuang Xiao, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Emotion Information Processing Model based on a Mental State Transition Network,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 668-673, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): A machine that lacks of emotion computing ability cannot realize artificial intelligent sufficiently and cannot meet the increasing demanding of human-computer interaction as well. Though most current research is focusing on physical components of emotions, rarely are they carried out from the view of psychology. In this paper an Emotion Information Processing Model based on the Mental State Transition Network and a corpus of common sense [1] are proposed to detect human emotion. By a series of psychological experiments, we present a new way to predict future human's emotions depending on the various current emotional states under various conditions. Besides, people in different sexes characters and ages are taken into consideration in our experiments. From the psychological experiments data that is abstracted from 250 questionnaires, a Bayesian network for describing the transitions in distribution among the emotions and relationships between internal mental situations and external reinforcements are concluded. Further more comparing seven relative evaluating experiments we found that the model provided a higher precision average rate of 0.843 respectively for the 50 random data examples.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598820
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847280453

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598820, Elsevier: Scopus) Haiqing Hu, Peilin Jiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Web-based Question Answering System for Restricted Domain Based of Integrating Method Using Semantic Information,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 529-534, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): In this paper, we propose the construction of a webbased Question Answering(QA) system for restricted domain that combined three resource information databases for the retrieval mechanism, including a Question &Answer database, a special domain documents database and a web resource retrieved by Google search engine. We describe a new retrieval technique of integrating a probabilistic technique based on OkapiBM25 and a semantic analysis based on an ontology of HowNet knowledge base and a special domain HowNet created for the restricted domain. Furthermore, we provide a method of question expansion by computing word semantic similarity. The system is first developed for a middle-sized domain of sightseeing information. The experiments proved the efficiency of our method for restricted domain and it is feasible to transfer to other domains expediently using the proposed method.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598794
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847317426

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598794, Elsevier: Scopus) Mohamed Fattah, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Sentence Alignment using Hybrid Model,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 388-392, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): Parallel corpora have become an essential resource for work in multi lingual natural language processing. However, sentence aligned parallel corpora are more efficient than nonaligned parallel corpora for cross language information retrieval and machine translation applications. In this paper, we present a new approach to aligning sentences in bilingual parallel corpora based on the text character length between successive punctuates. A probabilistic score is assigned to each proposed correspondence of texts, based on the scaled difference of lengths of the two texts (in characters) and the variance of this difference. Using this score, the time required for punctuates matching decreased and the sentence alignment precision increased. Using this new approach, we could achieve 21.8% improvement over length based approach when applied on English-Arabic parallel documents.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598768
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847331618

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598768, Elsevier: Scopus) Shuang Xiao, Hua Xiang, Peilin Jiang, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Chinese Conventional Expression Reading Support System for Japanese,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 232-237, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): Understanding of Chinese conventional expression is a big difficulty for the Japanese readers who want to know the natures of Chinese language and culture properly. Though most current researches are focusing on Chinese reading support, there is still no perfect system that can provide a convenient supporting aiming at Chinese conventional expressions. In this paper a practical Chinese Conventional Expression Reading Support System is presented from the viewpoint of recognition science. And we have also created a Chinese Conventional Expression Database with 2305 conventional expressions of contemporary Chinese. At the same time we have analyzed the basic structures of these 2305 conventional expressions. By the analysis of the database we have classified three primary categories of these conventional expressions. Moreover, we have used the approach based on rules to recognize the Chinese conventional expressions.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598740
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847302446

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598740, Elsevier: Scopus) Kyoko Osaka, Shin-ichi Chiba, Tetsuya Tanioka, Chiemi Kawanishi, Isao Nagamine, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Toshiko Tada, Ruriko Yamashita, Mayuko Kishimoto, Mika Nishimura, Ai Yamamoto, Rozzano Locsin and Yoichiro Takasaka :
Estimating Emotion Changes Using Electroencephalographic Activities and its Clinical Application,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 830-834, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): In the care, the communication based empathetic understanding is important. We have examined how to grasp empathetic understanding. We presume that the measurement of electroencephalographic (EEG) changes, those activities that are considered physiological indicators, enables an objective understanding of changes in emotions of those who have difficulty in expressing these through facial expression or physical action. Generally, EEG is used in the hospital to examine encephalopathy and brain disorder. Using an electroencephalograph device to acquire digital data we propose a method to objectively capture changes in the recognition state of people from changes in EEG activities (action potential), and a way to apply it into a clinical situation.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598851
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847291805

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598851, Elsevier: Scopus) Yu Zhang, Zhuoming Li, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Semi-automatic Emotion Recognition from Textual Input Based on the Constructed Emotion Thesaurus,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 571-576, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): After parsing an important task is to determine the semantic structure of sentences. In this paper, we attempt to automatically annotate the Penn Chinese Treebank with semantic dependency structure. Initially a small portion of the Penn Chinese Treebank was manually annotated with headword and dependency relations. Two supervised machine learning algorithms with varying features were then used to learn the relations. Finally, a set of rules were created based on features of Chinese to solve some problem patterns that were found in the Penn Chinese Treebank dealing with ambiguous structures. The experimental results show that the algorithms and proposed approach are effective for determining semantic dependency structure automatically.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598802
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847321536

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598802, Elsevier: Scopus) David Bracewell, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Multilingual Single Document Keyword Extraction for Information Retrieval,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 517-522, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): After parsing an important task is to determine the semantic structure of sentences. In this paper, we attempt to automatically annotate the Penn Chinese Treebank with semantic dependency structure. Initially a small portion of the Penn Chinese Treebank was manually annotated with headword and dependency relations. Two supervised machine learning algorithms with varying features were then used to learn the relations. Finally, a set of rules were created based on features of Chinese to solve some problem patterns that were found in the Penn Chinese Treebank dealing with ambiguous structures. The experimental results show that the algorithms and proposed approach are effective for determining semantic dependency structure automatically.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598792
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847285938

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598792, Elsevier: Scopus) Jiajun Yan, David Bracewell, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatically Determining Semantic Relations in Chinese Sentences,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 262-267, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): After parsing an important task is to determine the semantic structure of sentences. In this paper, we attempt to automatically annotate the Penn Chinese Treebank with semantic dependency structure. Initially a small portion of the Penn Chinese Treebank was manually annotated with headword and dependency relations. Two supervised machine learning algorithms with varying features were then used to learn the relations. Finally, a set of rules were created based on features of Chinese to solve some problem patterns that were found in the Penn Chinese Treebank dealing with ambiguous structures. The experimental results show that the algorithms and proposed approach are effective for determining semantic dependency structure automatically.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598745
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847259723

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598745, Elsevier: Scopus) Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
A lost speech reconstruction method using linguistic information,
Proceedings of 2005 IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEE NLP-KE'05), 126-130, Wuhan, Oct. 2005.

(要約): In recent years, IP telephone use has spread rapidly thanks to the development of VoIP (Voice over IP) technology. However, an unavoidable problem of the IP telephone is deterioration of speech due to packet loss, which often occurs on the wireless network. To overcome this problem, we propose a novel lost speech reconstruction method using speech recognition and synthesis. This proposed method uses linguistic information and can deal with the lack of syllable units which conventional methods are unable to handle. We conducted subjective and objective evaluation experiments. These results showed the effectiveness of the proposed method. Although there is a processing delay in the proposed method, we believe that this method will open up new applications for speech recognition and speech synthesis technology.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598720
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33847311767

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598720, Elsevier: Scopus) Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Fuji Ren, Kenji Kita and Shingo Kuroiwa :
Frequency Characteristic Normalization Method using Blind Equalization Technique with Multiple References for DSR,
Proceedings of 10th International Conference SPEECH and COMPUTER (SPECOM2005), Vol.1, 103-106, Patras, Greece, Oct. 2005.

(要約): In this paper, we propose a blind equalization method with multiple references for ETSI standard Distributed Speech Recognition (DSR) front-end. The proposed method compensates for acoustic mismatch caused by input devices. In ETSI advanced DSR front-end, the blind equalization method is introduced to compensate for acoustic mismatch. This method estimates the bias, which compensates for the mismatch, using one reference vector. If the input speech is short or contains many similar phonemes, there is concern that this method might not estimate the accurate bias. The proposed method estimates the bias using multiple references instead of one reference. Using multiple references, the proposed method estimates the bias more accurately. In addition, we represent the references by combining the VQ centroids used in the data compression process of ETSI standard DSR front-end. This limits increases in memory size and computation costs on the front-end. As a result, we can carry out this method in real-time on the DSR front-end. Experimental results on a Japanese newspaper dictation task indicate that the proposed method gave better performance under acoustic mismatched conditions than the conventional blind equalization method.

Jianping Zhang, Fuji Ren and Tianyun Chen :
Intelligent Tutoring Systems: Research Status and Its Development in China,
Proceedings of IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Vol.2005, No.1, 683-689, Wuhan, China, Oct. 2005.

(要約): The first application of artificial intelligence (AI) to education has been to build intelligent tutoring systems (ITS). With the development of modern information technologies, ITS has been increasingly applied in education more and more widely. The applications of ITS in education have been changing the traditional instructional model and making learning more effective and meaningful. In this paper, the definition, architecture, and characteristics of ITS, some typical ITS and the current status, as well as its research focus of ITS are presented. Then the current research and applications of ITS in China are introduced. In the end, the paper discusses the future development of ITS.
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2005.1598823
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33748150694

(DOI: 10.1109/NLPKE.2005.1598823, Elsevier: Scopus) Shingo Kuroiwa, Yoshiyuki Umeda, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
Distributed Speaker Recognition using Speaker-Dependent VQ Codebook and Earth Mover's Distance,
Proc. of INTERSPEECH 2005, Lisbon, Sep. 2005.

(要約): 本稿では分散型話者認識において，GMMのような統計的モデルを仮定しないノンパラメトリックな話者認識手法を提案する．話者モデルには話者毎のVQコードブックから構成されたヒストグラムを用いる．また認識対象データは，認識対象音声から得られた特徴パラメータを量子化したデータの集合 (ノンパラメトリックな分布) で構成される．話者認識時には，認識対象データの特徴パラメータの集合間と話者モデルとの距離を計算し，最も距離の小さい話者モデルを認識話者とする．話者認識時に必要となる距離尺度には，ある2つの分布間において，一方の分布を他方の分布に変換するための最小のコストにより距離を定義する Earth Mover's Distance を用いる．提案手法の有効性を検証するため，特徴パラメータ抽出に ETSI 標準 DSR フロントエンドを用いて，男性話者21名によるテキスト独立型話者識別実験を行った．実験の結果，GMMを用いた話者識別に比べ識別誤り率を， 16kHzサンプリングにおいて 85% 削減することができた．

Jiang Peilin, Hu Haiqing, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Improved Semantic Similarity Computation in Question-Answering System,
Proceedings of the Ninth IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, Vol.2005, No.1, 429-433, Benidorm, Sep. 2005.

(要約): In this paper we propose an improved semantic similarity computation method for a Chinese question answering (QA) system [1]. The question answering system is capable to find out what answer are satisfy users requirements. Most successful QA systems aim at English. The conventional method used in Chinese QA systems for retrieving the related answers is Vector Space Model (VSM) in natural language processing (NLP). The VSM can only search by the keywords in the questions without the semantic relative information. The searching method in terns of semantic similarity considers not only the keywords but also the words related with keywords in semantics. We employ an improved method to use How net [2], a lexical knowledge base to calculate the word similarity and then the sentences similarity. The methods have been applied in our Japan Travel Question Answering System and the experiments are presented with satisfying results.

Fuji Ren, Nobuo Nagano, David B. Bracewell, Shingo Kuroiwa, Tetsuya Tanioka, Zhong Zhang and Chengqing Zong :
Facial Feature based Expression Recognition for an Affective Interface,
Proceedings of the Ninth IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, Vol.2005, No.1, 423-428, Benidorm, Sep. 2005.

(要約): We focus on human psychological characteristics to de velop general-purpose agents that can recognize human emotion and create machine emotion. In this paper a sys tem for identifying facial expressions by using facial fea tures is presented. The system recognizes 7 facial expres sions. The 7 facial expressions are made up of 6 basic emotional expressions (happiness, sadness, surprise, fear, anger, and dislike) and one non-expression. The Facial Ac tion Coding System (FACS) is used to make the resulting system robust. For identication, the shortest distance be tween the input features and features stored in a dictionary is used. From these facial expressions a users intention can be extrapolated and used to improve the human computer interaction experience.

Shunji Mitsuyoshi and Fuji Ren :
Language-independent Computer Emotion Recognition,
Proceedings of the Ninth IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, Vol.2005, No.1, 417-422, Benidorm, Sep. 2005. Tetsuya Tanioka, Isao Nagamine, Fuji Ren, Kazuyuki Matsumoto, Keisuku Ueta, Lei Yu, Yoichiro Takasaka, Toshiko Tada, Fumiko Hashimoto, Yasuko Matsushita and Ruriko Yamashita :
Research on development of the Hospital Management Outcomes Analysis System for using in psychiatric hospitals,
Proceedings of the Ninth IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, Vol.2005, No.1, 434-438, Benidorm, Sep. 2005.

(要約): Recently, clinical pathways (CP) are often implemented to improve care, yet their effect on quality of care and outcomes have not been generally evaluated. Especially, the item of CP and the outcome management for the patient with mental disorders is not examined enough in Japan. The purpose of this paper is to examine the development of prototype Hospital Outcomes Analysis System (HOAS). As the first step of HOAS development, authors considered to create CP and outcome management item for people suffering schizophrenia for the improvement of quality mental health care. Comprehensive survey interviews were conducted for the hospital staff. CP for the patient with schizophrenic and the critical criteria for patient outcome management (OMCP) were developed from these surveys. Additionally, in order to fully utilize CP, it is very important to develop the efficient and effective means for managing patient outcomes. The CP and outcome management in the hospital may bring patients and their families in progress QOL, in addition to job satisfaction of care-givers. As the second step, we developed a prototype HOAS based on OMCP during the whole period from hospitalization to discharge of which patient outcomes management is done.

Shinichi Chiba, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Tetsuya Tanioka, Isao Nagamine, Chiemi Kawanishi, Toshiko Tada, Mayuko Kishimoto, Mika Nishimura, Ai Yamamoto, Kyoko Osaka and Hiroki Moriguchi :
Analysis of electroencephalographic activity in condition of emotional activation in human,
Proceedings of the Ninth IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, Vol.2005, No.1, 445-450, Benidorm, Sep. 2005.

(要約): In the care, the communication based empathetic understanding is important. We have examined how to grasp empathetic understanding. As the first step, we study the characteristics of the electroencephalographic activity during subjects impressed time. We recorded electroencephalogram (EEG) of thirteen healthy female aged 19-29 years when the subjects were watching video. There were increases of the amplitudes of EEG during impressive scene of video. According to observation replayed EEG on display, as a result of analyzing two subjects' data among 13 persons, increase of amplitude was found firstly in Fp1, Fp2. Afterwards, increase of amplitude was gradually observed in F, O and T area. When healthy young females become impressed, the amplitude of their EEG increases. The more they are impressed, the more amplitude of their EEG increases.

Fuji Ren, Jian Dianbing, Xiang Hua, Shingo Kuroiwa, Tetsuya Tanioka, Zhang Zhong and Zong Chengqing :
Mental State Transtion Network and Psychological Experiments,
Proceedings of the Ninth IASTED International Conference on Artifical Intelligence and Soft Computing, Vol.2005, No.1, 439-444, Benidorm, Sep. 2005.

(要約): Information recognition and extraction of human emotions from words and actions, facial expression and sensibil ity are necessary for machines in order to communicate smoothly with humans and to realize affective communica tion. We focus on human psychological characteristics to develop general-purpose agents that can recognize human emotions and create machine emotions. We comprehen sively analyze voice sounds and picture images that rep resent information included in emotion elements such as phonation, facial expressions, and language expressions. We analyze and estimate extensive statistical data based on the latest achievements of brain science and psychology in order to derive transition networks for human psycho logical states. We establish a speaker word model for the computer to simulate its own psychological transitions and emotional presentations, which is aimed to develop affec tive interface and establish theoretic structure and realiza tion method for emotion communication. In this paper, a Mental State Transition Network is presented and an affec tive interface based on the presented network is proposed, and some psychological experiments are given.

Xiang Hua, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Jiang Pelin :
An Experimentation on Creating a Mental State Transition Network,
IEEE International Conference on Information Acquisition, Vol.1, No.1, 432-436, Hong Kong, Jun. 2005.

(要約): 人工心理学のモデルに関する研究はヒューマン·コンピュータ相互作用の開発の第一歩である．本論文では，精神状態推移ネットワークを示し，このモデルに基づいた心理学の実験手順および結果を報告する．我々は人間の内部精神の動作が個別の感情の7状態から構成される精神状態推移ネットワークに依存すると仮定する．また，心理学的質問票の使用により情緒的な推移の確率分布を予言する新方式を提案する．モデルの推移確率分配は心理学の実験によって計算される．実験の中で使用される50人分の任意のデータを統計し，0.872の精度を獲た．
(キーワード): 心的状態遷移ネットワーク / 人間感情 / 心理実験
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33947155276

(Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Junko Minato, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Estimating Human Emotions using Words and Sentence Patterns,
IEEE International Conference on Information Acquisition, Vol.1, No.1, 421-426, Hong Kong, Jun. 2005.

(要約): 我々研究グループでは人間の感情を理解できるコンピュータを研究開発しているが，本論文では，話者や書き手の感情を認識するモジュールを提案する．このモジュールにおいて，単語の感情意味および文型の特徴を活かして感情を推定する．本論文ではこの手法，さらに実験結果を報告する．
(キーワード): 感情認識 / 人間感情 / 福祉

Yoshiyuki Umeda, Satoru Tsuge, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Speaker Recognition using a Non-parametric Speaker Model Representation and Earth Mover's Distance,
Proc. of International Workshop on statistical modeling approach for speech recognition, "BEYOND HMM", Kyoto, Dec. 2004.

(要約): 本稿では分散型話者認識において，GMMのような統計的モデルを仮定しないノンパラメトリックな話者認識手法を提案する．話者モデルには話者毎のVQコードブックから構成されたヒストグラムを用いる．また認識対象データは，認識対象音声から得られた特徴パラメータを量子化したデータの集合 (ノンパラメトリックな分布) で構成される．話者認識時には，認識対象データの特徴パラメータの集合間と話者モデルとの距離を計算し，最も距離の小さい話者モデルを認識話者とする．話者認識時に必要となる距離尺度には，ある2つの分布間において，一方の分布を他方の分布に変換するための最小のコストにより距離を定義する Earth Mover's Distance を用いる．提案手法の有効性を検証するため，特徴パラメータ抽出に ETSI 標準 DSR フロントエンドを用いて，男性話者21名によるテキスト独立型話者識別実験を行った．実験の結果，GMMを用いた話者識別に比べ識別誤り率を， 16kHzサンプリングにおいて 32% 削減することができた．

Lin Ya, Tanihira Kokichi and Fuji Ren :
An Interative e-Learning System Using Natural Language Processing Technology,
Proceedings of the third International Conference on Information, 227-230, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 近年，テレビとインターネットを使用する通信教育システムは，公開大学と進学予備校だけでなく教育上の資源が不足するエリアでも開発されており適用された．しかしながら，このようなシステムは，リアル·タイムにおいて学生から質問へのレスポンスをすることができない．本論文では，質問がリアル·タイムにおいて受け取られ答えることができる自然言語処理技術を使用して，新しい対話型のEラーンニングシステムを提案する．

Ippei Fukuda, Mohamed Abdel Fattah, Satoru Tsuge, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Robust Distributed Speaker Recognition to Solve the Differences in Frequency Characteristic Problem,
Proceedings of the third International Conference on Information, 207-210, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 携帯電話を介し圧縮された音声をセンターで話者認識を行う場合，コーデック，回線特性の影響，電話帯域(300∼3400Hz)の制限などにより，十分な認識性能が得られないという問題がある．音声認識では，これらの問題を回避するために音響分析のみを携帯端末で行い，探索等の処理をサーバ側で行う分散音声認識(DSR:Distributed Speech Recognition)が提案されている．そこで，我々はETSIにより標準化されたDSRフロントエンド(ES201)を用い話者識別実験を行った．ベクトル量子化歪みの影響に対し，平均一致化手法(BRM)を提案した．BRMを適用することにより識別誤り率を16%減少することができた．

Yusuke Konishi, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Junior High School Science Education Support System Using Natural Language Processing Techniques,
Proceedings of the third International Conference on Information, 235-238, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 本稿では，自然言語処理技術を利用した中学理科教授学習システムの構築手法を提案し，現在構築中の実験システムの概要を述べる．本システムは，Super Functionを用いて学習者入力文解析，理科問題文自動生成を行なう．従来の教授学習システムでは，予め用意された提示パターンしか出さない場合が多く，また解答方式は選択式のため学習者主体の学習環境とはいえない．本システムでは解答方式は学習者の自由文入力を可能とし，間違った解答に対してはその間違いによる現実世界での現象を提示する．またシステムのインターフェースには音声認識，音声合成を用いる予定である．これにより学習者のタイピング技術に左右されず，キーボードになじめない学習者もシステムを容易に使用することが期待できる．また，本稿ではシステム構築後の評価方法の指針についても言及する．

Mohamed Abdel Fattah, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Speaker Recognition for Mobile Communication Systems,
Proceedings of the third International Conference on Information, 231-234, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 本稿では，音素を考慮した話者認識方式を提案する．従来，テキスト非依存の話者認識システムでは，登録音声全体を一つの混合ガウス分布(GMM)で表現し用いられてきた．しかし，実際には話者認識には有効でない音素や，また登録音声中の出現数の問題から推定精度が低いガウス分布が存在してしまうという問題があった．そこで，本論文では登録音声中の音素ごとに，混合数が比較的少ないGMMを作成し，音素別に話者認識おける有効性を検討した．その結果，話者性の高い音素が存在し，それらの音素を用いることで高い精度が達成することが確認された．

Zhenyu Jin, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Chinese Korean Machine Translation System Using Super-Function,
Proceedings of the third International Conference on Information, 223-226, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 本論文は，スーパー関数に基づく機械翻訳手法を用い，中国語と韓国語の機械翻訳システムを構築する方法を述べる．スーパー関数に基づく機械翻訳では，従来の機械翻訳システムで要求された構文解析や意味解析を行わずにスーパー関数により翻訳を行う．本論文ではこの手法を中韓言語への適用を考察する．まず，コーパスから中韓のスーパー関数を抽出する．特に我々は動詞にも着目にして動詞の分類を行った．

Qiong Liu, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Natural Language Generation for Technical Analysis of Stock Market Using Extended Super-Function,
Proceedings of the third International Conference on Information, 219-222, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 過去数年で，ニューラル·ネットおよび他の高度な方法は株式市場のテクニカル分析に使用された．しかしながら，株式市場用のそれらの多変数の予測能力を高めるために，これらの方法は，素人ユーザによる理解が非常に困難である．本論文は，ニューラル·ネット·モデルの有用性について議論する．また，株式市場のテクニカル分析のための方法を記述する．素人ユーザのための自然言語で分析的な結果を自動的に表現する必要があると考える．それで，本論文は，株式市場の分析情報を示す拡張スーパー機能に基づいた自然言語生成システムを提案する．このシステムは，テクニカル分析の数学の表現および言語表現の間の翻訳ペアのコーパスを集めることを目指しており，次に，包括的な文法を含む翻訳アルゴリズムを構築し，かつ最も綿密な言語表現を生成する拡張スーパー関数の方法を提案する．

Kazuyuki Matsumoto, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
An Algorithm for Measuring Human Emotions based on Context and Sentence Pattern,
Proceedings of the third International Conference on Information, 215-218, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 我々の研究グループでは，人間と親しみやすい感性コンピュータ構築の研究を行っている．同研究では人間の感性を持つ福祉ロボットの構築が目標となるが，その基礎研究として人間の会話文からの話者の感情の推定を行う．本稿では，文パターンと感情推定式を用い会話文からの感情推定アルゴリズムを提案するとともに，提案手法に基づくプロトタイプシステムの構築について述べる．また，会話文を用いた評価実験を行い，提案手法の有効性および問題点を明らかにする．

Manabu Sasayama, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Super-Function based Japanese English Machine Translation Experiment and Evaluation,
Proceedings of the third International Conference on Information, 195-198, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): Super Function (SF) に基づく機械翻訳はコーパスベースの翻訳手法であり，構文解析や意味解析を必要としない．そのため翻訳文が流暢で，処理も高速であるという特徴がある．しかし，(1)文が長くなるほどSFも長くなり関数としての一般性が失われる,(2)マッチしたSFに複数の翻訳候補があると候補の特定ができない,という二つの大きな問題点が存在する．本稿ではこの二つの問題点の原因を特定するために，SFが抽出できた文を対象にした実験を行った．その結果，長いSFはいくつかの短いSFに分けることができる場合があることや，名詞の属性によって英文の前置詞や動詞が変化していることが分かった．

Xin Zhao, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Super-Function Based Japanese Chinese Machine Translation System,
Proceedings of the third International Conference on Information, 191-194, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 機械翻訳は高度的な計算言語の分析に基づく処理機構である．機械翻訳エンジンは原言語文書を言語処理して目標言語に翻訳された文書を生成する．本稿では，スーパー関数に基づく日中機械翻訳システムの構築について述べる．提案するシステムではスーパー関数をも散ることで構文解析及び意味解析を行わずに翻訳することが出来る．スーパー関数とは原言語文型パタンと目標言語文型パタン間の対応関係を示す関数として我々が提案するものである．本稿では，この手法を利用して日本語のビジネス文書を中国語に翻訳するシステムについて報告する．

Dapeng Yin, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A method for processing Chinese ``BA'' sentence in Chinese Japanese machine translation system,
Proceedings of the third International Conference on Information, 187-190, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 中日機械翻訳において，中国語の「把」文型の処理という非常に難しい問題がある．「把」文型では前置詞"把"が含まれる．「把」文型の構文とは，本来動詞の後ろに置かれる目的語を，前置詞"把"の目的語として動詞の前に置くことを可能とする文型である．現在，いくつかの翻訳規則に基く機械翻訳システムが実用化されているが，それらの翻訳システムはまだこの問題をうまく解決できていない．本研究では，「把」文型の自動翻訳手法を提案する．研究にあたっては，まず中国語の文法文献から大量の文法規則を収集し，大量の基本文法規則を分類した．次に，その分類された文法規則に基づきシステムを構成した．最終的にそれらの分類および分析に基づき「把」文型処理のための五段モテルを構築する．

Haiqing Hu, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Chinese Automatic Question Answwering System Based on Natural Language Feature and VSM,
Proceedings of the third International Conference on Information, 183-186, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 本論文では，中国語の質問応答システムに関する先行研究に鑑み，統計モデルであるVSMと浅い意味解析に基づく特定ドメイン向きの中国語質問応答システム構築を提案する．まず，システムは入力された質問に対しQAデータベースを検索し回答を作成する．QAデータベースで満足な回答が得られない場合は，VSMによる文書検索を行う．これにより，従来のFAQ等では回答できなかった未知の質問にも回答可能となった．提案手法に基づき中国語のQAシステムを構築し，評価実験を行い提案手法の有効性を確認した．

Nobuo Nagano, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Robust Recognition of Expression for Individual and Generality,
Proceedings of the third International Conference on Information, 203-206, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 顔表情の認識は自然言語解析において総合的な意味解釈を行うために重要である．そこで本論文では，顔表情画像を入力とし，前処理，顔検出，特徴点抽出を経て，特徴量から表情の認識を行う．認識対象とする表情は，無表情，幸福，驚き，嫌悪，恐怖，悲しみ，怒りの7種類とする．我々は表情の認識において，一般性と個人性の両方に頑健なシステムにするため， FACSを用いて各表情毎に特徴の検出を行い，また同時に最小距離識別法を用いて顔表情辞書と照合することで総合的に判断する手法を提案する．

Shingo Kuroiwa, Umeda Yoshiyuki, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
Histogram-based Speaker Recognition Method for Distributed Environment,
Proceedings of the third International Conference on Information, 211-214, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 分散型話者認識環境において，GMMで話者モデルを構成しようとした場合，量子化の問題によりGMMパラメータの推定精度が低下し極端な認識率の低下を招くことが明らかとなった．この問題に対し，本論文では量子化されたデータをそのままヒストグラムとして表現できる話者モデルを提案するとともに，話者モデルと量子化された入力音声の特徴量集合との距離計算にEarth Mover's Distanceを適用することを提案する．日本においてデファクトスタンダードとして広く話者認識評価に用いられている音声データベースを用いた話者識別実験の結果，提案手法の有効性を確認した．

Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa, Masami Shishibori, Kenji Kita and Fuji Ren :
Evaluation of frequency characteristic normalization method with multiple reference cepstrum on the Japanese newspaper article sentences speech corpus,
Proceedings of the third International Conference on Information, 199-202, Tokyo, Nov. 2004.

(要約): 本論文では，分散型音声認識システムにおける入力系の周波数特性の違いによる音声認識精度の低下を抑制するため，複数の参照ケプストラムを用いた周波数特性正規化手法を提案した．提案手法は，フレーム同期で駆動し，各フレームで最近の参照ケプストラムを探し，周波数特性を正規化するバイアスを計算する手法である．提案手法の有効性を検証するため日本語連続音声認識実験を行った結果，提案手法は入力系の周波数特性が変動しても，音声認識精度の低下は少なく，有効であることがわかった．

Zhang Zhong, Hisanaga Fujiwara and Fuji Ren :
Image Processing Using 2-D Translation Invariant RI-Spline Wavelet,
IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics, 2971-2976, Netherlands, Oct. 2004.

(要約): 私たちは複雑な個別のウェーブレット変換(CDWT)を提案した．それは実時間イメージにおけるスプライン小波(RIスプラインwavwlet)を使用する．この研究では，私たちは1-D CDWTを2―D CDWTまで流用する．それはイメージプロセシングに適用される．本研究で得られたメイン結果は以下のように要約することができる．1) 実際のマザー小波を使用して，2―D翻訳変化の問題がDWTによって引き起こされる．2) 2―D CDWTはイメージプロセシングに適用され，有望な結果が得られる．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2004.1400785
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-15744363244

(DOI: 10.1109/ICSMC.2004.1400785, Elsevier: Scopus) Zhang Zhong, Fujiwara Hisanaga and Fuji Ren :
Signal Processing Using Translation Invariant RI-Spline Wavelet,
IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics, 3267-3272, The Hague, The Netherlands, Oct. 2004.

(要約): 使用する小波収縮は，翻訳不変式DWTの使用により，翻訳変化問題がある．この問題を解決するために，我々は新しい複雑な小波(実イメージ上のスプライン小波)を提案する．私たちは計算上のコストを大きく増加させずに，RIスプライン小波のために首尾一貫した2重木アルゴリズムを提案する．その後，我々は，非ノイズ翻訳不変式のため，この翻訳不変式RIスプライン小波を適用する．実験結果は，ECGデータおよび音楽信号に適用された時，本論文で提案した方法が有効であることを示した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2004.1400844
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-15744396520

(DOI: 10.1109/ICSMC.2004.1400844, Elsevier: Scopus) Shingo Kuroiwa, Koji Tanaka, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
Acoustic model adaptation for coded speech using synthetic speech,
Proc. of International Conference on Spoken Language Processing, Vol.4, 2925-2928, Cheju, Oct. 2004.

(要約): 本稿では，入出力のみ観測可能なコーデックに対し，音声認識の音響モデルを適応する手法を提案する．従来，音響モデルの適応には別途用意した音声信号を必要としていたが，提案手法においては，音声認識用のHMMの出力確率分布から音声波形を生成することで適応用の音声信号を生成する．これにより，音声認識システムに含まれる音響モデルのみから音響モデルの適応を可能としている．提案手法をIP電話で標準的に用いられているG.723.1で評価したところエラー率を約12%削減できることを確認した．

Yoshiyuki Umeda, Satoru Tsuge, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Distributed Speaker Recognition using Earth Mover's Distance,
Proc. of International Conference on Spoken Language Processing, Vol.3, 2389-2493, Cheju, Oct. 2004.

(要約): 本稿では分散型話者認識において，GMMのような統計的モデルを仮定しないノンパラメトリックな話者認識手法を提案する．話者モデルと認識対象データはそれぞれ，話者登録用音声並びに認識対象音声から得られた特徴パラメータを量子化したデータの集合 (ノンパラメトリックな分布) で構成される．話者認識時には，各特徴パラメータの集合間の距離を計算し，最も距離の小さい話者モデルを認識話者とする．話者認識時に必要となる距離尺度には，ある2つの分布間において，一方の分布を他方の分布に変換するための最小のコストにより距離を定義する Earth Mover's Distance を用いる．提案手法の有効性を検証するため，特徴パラメータ抽出に ETSI 標準 DSR フロントエンドを用いて，男性話者21名によるテキスト独立型話者識別実験を行った．実験の結果，GMMを用いた話者識別に比べ識別誤り率を， 8kHzサンプリングにおいて67.7%，16kHzサンプリングにおいて 75.0% 削減することができた．

Zhao Xin, Fuji Ren and Vob Stefan :
A Super-Function Based Japanese-Chinese Machine Translation System,
6th Conference of the Association for Machine Translation in the Americas, 272-281, Washington, DC, Sep. 2004.

(要約): 本論文では，スーパー関数に基づく機械翻訳手法を日中ビジネス領域の機械翻訳システムに応用させる手法を述べる．スーパー関数に基づく機械翻訳の基本考えは，多くのMTシステムが通常行うような構文解析と意味解析を通り抜けずにスーパー関数を用いて翻訳を行う．スーパー関数は簡単に言えば，ある言語から別の言語まで文や句を写像する関数関係である．我々は電子メール·メッセージ，報告書，ウェブ·ページあるいは商業文のようなテキストを収集しスーパー関数を作成した．実験により，このようなビジネス文書の内容を了解するために本システムは有効である．

Kuniyoshi Kobayashi, Satoru Tsuge, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
A Packet Loss Concealment Algorithm using Speech Recognition and Synthesis,
Proc. of the 18th International Congress on Acoustics, Vol.4, 3271-3274, Kyoto, Apr. 2004.

(要約): 近年のVoIP技術発展に伴い，IP電話が急速に普及しつつある． IP電話の本質的な問題として(特に無線区間がある場合)，パケット損失による音声品質の劣化が挙げられる．長い区間の音声途切れ及び複数音素の欠落に対処する手法として音声認識·音声合成を用いた音声途切れ補間手法を提案した．また本稿では，特定女性話者モデルを用いて主観評価実験及び客観評価実験を行い，提案手法の有効性を示す．

Mohamed Fattah, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Internet Archive as a Source of Bilingual Dictionary,
Proc. of IEEE International Conference on Information Technology, Vol.2, 298-302, Apr. 2004.

(要約): 並列コーパスは，機械翻訳システムを構築したり，自然言語処理を用いたクロス言語情報検索の研究において非常に重要なツールである．インターネット·アーカイブは異なる言語の並列コーパスの良いソースである．インターネット·アーカイブからのよい並列コーパスを構築するために，辞書に存在しない単語対を抽出することが重要となる．本論文では，インターネット·アーカイブに存在する並列テキストから英語/アラビア語対訳辞書を自動抽出するために2つのアルゴリズムを提案する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ITCC.2004.1286650
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-3042595845

(DOI: 10.1109/ITCC.2004.1286650, Elsevier: Scopus) Qiong Liu, Xin Lu, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Automatic estimation of stock market forecasting and generating,
Proc. of IEEE International Conference on Information Technology, Vol.1, 241-245, Apr. 2004.

(要約): 時系列予測はいくつかのドメインで重要な研究領域である．最近，ニューラル·ネットワークは，多変量による予測精度を改良するために時系列にも適用され，市場予測等でも成果を上げ始めている．例えば，将来の金利と為替レートの変化を予測したり，将来の物価変化の特徴である価格パターンを認識するため等に使われている．本論文は，株式市場のテクニカル分析のためにニューラル·ネットワークモデルを利用し，日本の株価指数の売買タイミング予測システムへの適用を試みる．さらに，一般的な投資家のために，TOPIXに関する予測情報を自然言語で生成するシステムを提案する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1306/09250303033
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-3042599590

(DOI: 10.1306/09250303033, Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
An Algorithm for Determining DingYu Structural using Grammar Knowledge,
Fifth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, 338-349, Seoul, Feb. 2004.

(要約): 現行機械翻訳システムは中国語の定語「的」問題を解決する能力を欠く．この問題を解決するために，この論文は，文法知識および統計情報を使用して，定語の構造の「助詞」を決定するためにアルゴリズムを提案する．私たちは，最初に中国の文法本から多くの文法アイテムを集めて，集めた文法アイテムを分類し引き起こすことによりいくつかの基本の判断規則を得る．その後，私たちは実際の中国語でこれらの判断規則を用いて，それらの結果をチェックすることにより規則を修正する．最後に，実際のコーパスからの統計情報を利用して規則をチェックし修正する．提案されたアルゴリズムに基づいた実験システムは構築され，いろいろな実験が実行された．その結果は，提案した方法の有効性を示した．

Mohamed Fattah, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Alsayed Atlam :
English/Arabic Bilingual Dictionary Construction using Parallel Texts from the Internet Archive,
Proc. of the 46th IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systems, 253-256, Cairo, Egypt, Dec. 2003.

(要約): 複数言語の並列コーパスは，機械翻訳システムを構築したり，自然言語処理を用いたクロス言語情報検索の研究において非常に重要なツールである．本論文では，インターネット·アーカイブに存在する並列テキストから英語/アラビア語対訳辞書を自動抽出するためにアルゴリズムを提案する．従来の手法が大規模なコーパスを必要していたのに対し，提案手法では小さな並列のコーパスから翻訳ペアを抽出することができる．実験の結果，英語1単語がアラビア語1単語に翻訳される場合に59.1%，英語1単語がアラビア語2単語に翻訳される場合に23.9%，それ以上の単語の場合で14.6%の正解精度が得られた．

Mitsuyoshi Shunji, Fuji Ren, Lin Ya and Ogawa R. Joichi :
Pragmatic Approach in Natural Language Understanding,
IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Vol.1, 40-49, Beijing, Oct. 2003.

(要約): 日常会話においては，いろいろな省略があり，聞き手はこのような省略された物を補完し，話し手の意図を理解する．機械翻訳の場合には，これらの省略された文を翻訳すると，いろいろな問題がある．特に会話文の流れを無視すると，正しい文の意味を理解できない場合が多い．談話者の間に共通に持っている物があれば，会話が円滑に行われているが，機械にはどのようにこのような知識を獲得し利用するかが意味深い研究である．本論文では，機械翻訳プロセスに意味情報と制約を加えてグループ·ロールシャッハテストに基づいた，協調融合機械翻訳(CFMT)への構文的な制約アプローチを提案し，その有効性を確認する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2003.1275867
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84945127303

(DOI: 10.1109/NLPKE.2003.1275867, Elsevier: Scopus) Fuji Ren, Matsumoto Kazuyuki, Mitsuyoshi Shunji, Shingo Kuroiwa and Lin Ya :
Researches on the emotion measurement system,
IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics, 1666-1672, Washington, D.C., Oct. 2003.

(要約): 近い将来に，少子化や高齢化の社会になり，このような新しいタイプの家族を増加させるために高齢者を看護することが必要であろう．我々は，高齢者の生活を支援することができ，看護に課された負担を減少するために感情を持たせる福祉ロボットを開発している．通常の会話からの感情の測定はその基礎研究のうちの1つであると考えられる．本論文では会話文から情報を抽出し話者の感情を推定するアルゴリズムを提案する．さらに提案したアルゴリズムに基づき実験システムを開発した．本論文はこの実験システムの概要と結果を述べる．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0242492033

(Elsevier: Scopus) Lin Ding, Zhou Yu, Zong Chengqing and Fuji Ren :
Automatic Evaluation of Sentence Fluency,
IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics, 1687-1692, Washington, D.C., Oct. 2003.

(要約): 機械翻訳システムでは，翻訳結果の文の流暢さを評価する方法は重要な研究トピックである．提案された方法の多くは出力語の類似性に基づき開発されたものであるが，構文的な構造による文の流暢さの評価に取り組んでいない．本論文は，この問題に対して統計アプローチを提案する．これはn-グラム言語モデルに基づき，参照独立している手法である．提案したアプローチは参照依存の方法への有益な補償で，統語解析に基づいた方法よりよい強健さがある．予備実験結果は，提案したアプローチが基本的に人間の判断の現実を反映することを示した．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0242576283

(Elsevier: Scopus) Li Taihao and Fuji Ren :
Machine Translation method using super-function for Mobile Terminal,
IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics, 1693-1698, Washington, D.C., Oct. 2003.

(要約): 携帯電話など移動通信が盛んに進めている．このような新しい通信形態に対して，言語間の自動翻訳が要求されている．本論文では，携帯電話に向ける新しい機械翻訳方法を提案する．その要点としては構文解析や意味解析を使わないスーパー関数に基づく機械翻訳手法を使ってモバイルのターミナルに向かってその特徴を活かすことである．スーパー関数を獲得するためコーパスから学習手法を導入した．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0242408694

(Elsevier: Scopus) Shunji Mitsuyoshi and Fuji Ren :
The Sensibility Inference Function by Psycho-Quantum Computer,
IEEE International Conference on System, Man & Cybernetics, Vol.2, 1679-1686, Washington, D.C., Oct. 2003.

(要約): 本論文は，量子力学アプローチによって情緒的な形式分配モデルおよび自律システムを構築するため，その適用(コンピュータの中で自我を作成するための必須元素)モデルを導入する．私たちの見込みモデルおよび状態推移分析に基づいた人工「自我」および「要望」を作成することを試みており，次に，そのようなコンピュータで判断するメカニズムと同様に人工の考えプロセスの方法論を提案する．更に，提案した量子コンピュータの感度推論機能を導入する．それによって，我々は人間の126感情状態を形式化し，感情の三次元の動態モデルを構築した．現在，提案したシステムは構築されている中であるが，新しいロボット産業における重要な技術を構成することができると考えられる．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0242576282

(Elsevier: Scopus) Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
Blind equalization via minimization of VQ distortion for ETSI standard DSR front-end,
Proceedings of Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Vol.1, 585-590, Beijing, Oct. 2003.

(要約): 入力系の差異による音声認識率の劣化を防ぐ，周波数特性正規化手法を提案する．提案手法は，音響モデル学習に用いた長時間音声の平均と，入力音声の平均を一致させることにより正規化を行う．また，提案手法は分散型音声認識 (Distributed Speech Recognition; DSR )を前提としており，端末側の演算のみで正規化を実現しているところに特長がある．日本語連続音声認識実験の結果，正規化を行わない場合に比べ，提案手法では約40%の誤り削減率を達成した．ただし，提案手法は処理遅れを伴う手法であり，リアルタイム処理が今後の課題である．

Manabu Sasayama, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Super-Function based Japanese-English machine translation,
Proceedings of Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Vol.1, 555-560, Beijing, Oct. 2003.

(要約): 本論文でははSuper Function (SF) に基づく機械翻訳システムを提案する．SFは原言語を目的言語への変換を従来の概念を超えた関数として捕らえたものである．SFに基づく翻訳は構文解析や意味解析を必要としないため，処理が高速という特長がある．また，コーパスに基づく翻訳を行うため，翻訳結果の自然性も高い．本論文では，SFに基づいた翻訳について説明する．またSFの抽出手法についても説明する．英日対訳コーパスを用いた評価実験を行った結果84%の翻訳成功率が得られた．

Koji Tanaka, Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge and Fuji Ren :
An acoustic model adaptation using HMM-based speech synthesis,
Proceedings of Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Vol.1, 368-373, Beijing, Oct. 2003.

(要約): IP電話や携帯電話における音声コーデックは，音声品質を低下させる．この品質の低下は音声認識において特に問題となることがこれまでの実験により明らかとなっている．この問題を解決するために我々は大量のコーデック音声を用い音響モデルを学習し実用的な性能を達成してきた．しかし，新たなコーデックが開発され実用化される度に大量の音声データを収集することは，時間およびコストの点から望ましくない．そこで，本稿では音響モデルから音声信号を生成し，その音声をコーデックに通すことでコーデック音声を作成するとともに，音響モデルを適応する手法を提案する．

Smith B. Arthur, Shi Hongchi and Fuji Ren :
An XML-based Platform-Independent Model-Level Interface fro Database Applications,
IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Tunisia, Oct. 2002.

(要約): この論文では，私たちは，データベース·アプリケーションのためのプラットフォーム独立したモデル·レベル·インタフェースを示します．これは，アプリケーションに特有のメタデータと結合した時，データベースを備えた完全な相互作用をサポートするプロトコルを生産する，XMLベースのメタプロトコルです．データ·モデリング·レベルのメタデータのスペックは，根本的なデータベース·プラットフォームの性質上のどんな依存も除去します．この論文は，プロトコルのデータベース·クエリーおよびレスポンス要素に注目します．

Li Taihao, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa and Kenji Kita :
To define the feature function in extracting Japanese-Chinese bilingual word pairs using maximum entropy modeling,
IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol.3, 291-294, Tunisia, Oct. 2002.

(要約): 本論文では，多言語処理における機械翻訳システムにとって重要な翻訳辞書を構築する新しいアプローチを提案する．提案したアプローチでは，最大エントロピー·モデリングを使用して，並列コーパスからの2か国語の単語ペアを学習してモデル化される技術を開発した日中翻訳コーパスにより実験を行った結果から本手法の有効性を分かった．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0038345949

(Elsevier: Scopus) Fuji Ren and Mituyoshi Shunji :
Machine-Aided Writing Function in MMM Intelligent System,
IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Tunisia, Oct. 2002.

(要約): 多言語多機能多メディア知的システム(MMM)は大型プロジェクトであるが，多言語を対応でき，多機能を装備して，多メディアに適応できる複雑なシステムである．我々はこのようなシステムを構築するため，多言語オントロジーを提案した．本論文では，外国語文書の作成支援機能を述べる．特に英作文支援システムを例としてその構成とコーパスの知能化手法を記述する．

Fuji Ren, Li Shigang, Shi Hongchi and Shingo Kuroiwa :
Semi-Automatic Acquisition Translation Knowledge from Parallel Corpora,
IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol.3, 279-284, Tunisia, Oct. 2002.

(要約): 現在，実用化された機械翻訳システムの多くは規則に基づき開発されたものである．規則に基づく機械翻訳にいていかに機械翻訳規則を獲得するかが重要な課題である．多くの研究が自動獲得のために行われているが，問題が沢山残されている．本論文では，半自動機械翻訳規則を獲得するアプローチを提案する．そして，日中対訳コーパスから本提案した手法を応用し実験結果を述べる．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0038345956

(Elsevier: Scopus) Mituyoshi Shunji and Fuji Ren :
Sentience System Computer: Principles and Practices,
IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Vol.4, 557-564, Tunisia, Oct. 2002.

(要約): 人間の知的生産活動の出所をどこか，人間の感性を如何に認識するかが重要な課題である．最近，量子コンピュータのフィールドは活発に研究されているが，多くの問題が残されている．本論文では，感覚性システムコンピュータ(SSC)と呼ばれる新しいマシンを提案する．SSCは自己意図がある直観コンピュータ·システムであるものと想定する．本論文では，私たちは，SSC，基礎的な自発性タイプ·アルゴリズムの法則および慣習を提示する．感度制御技術へのSSCの適用や思考データベースの状態に関する最新の結果を述べる．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0036970115

(Elsevier: Scopus) Tai Xiaoying, Fuji Ren and Kenji Kita :
Long-term Relevance Feedback using Simple PCA and Linear Transformation,
13th International conference and workshop on Database and Expert Systems Applications, 261-265, France, Sep. 2002.

(要約): 情報検索の代表的なモデルであるベクトル空間モデルを対象に，ユーザからのフィードバック情報を長期的に検索システムに反映させる方法を提案した．

Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa, Masami Shishibori, Fuji Ren and Kenji Kita :
Robust Feature Extraction in a Variety of Input Devices on the Basis of ETSI Standard DSR Front-end,
7th International Conference on Spoken Language Processing, 2221-2224, Denver, USA, Sep. 2002.

(要約): 本論文では，分散型音声認識システムにおける入力系の周波数特性の違いによる音声認識精度の低下を抑制するため，入力系の周波数特性を正規化する手法を提案した．提案手法は，入力音声の特徴パラメータの平均と伝送の際に使用されるVQセントロイドの平均を一致させる手法である．

Zhou Qiang, Drabek France Elliott, 任福継 :
中国語文の機能チャンクの自動注釈,
In Proceedings of the Third International Conference on Language Resources and Evaluation, 731-738, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, 2002年8月.

(要約): 本論文は，新しい構文的な情報付けスキームを提案する．これを機能塊と呼び，文レベル間の文法関係に関する情報を表すものである．本論文ではこのような新しい概念を述べ，いろいろな検討を行う．このスキームの下では，我々は200万漢字の機能塊を構築した．そして自動的な学習モデルを提案した．さらに，我々はこのような機能塊ベースを利用し，中国語木バンクを建てるために2-段階アプローチを提案した．実験結果により，提案した方法の有効性を確かめることができた．

任福継, Shunji Mitsuyoshi :
理想的なコンピュータ:感性と感情の理解と創生,
Proceedings of China-Japan Joint Symposium on Science and Technology in the 21st Century, 62-68, 北京, 2002年7月.

(要約): 近年の人工知能と感性制御技術の進歩に従って，人間思考，感覚および感情を模倣する技術が確立された．しかしながら，人間の知的生産活動を制御するメカニズムを明らかにしていない．量子コンピュータ分野でいろいろと研究が活発になされているが，実際的結果はまだ生まれていない．本論文では，感情システムコンピュータ(SSC)と呼ばれる新しいマシンの概念を提案する．

Xin Zhao, 任福継, 黒岩眞吾, Manabu Sasayama :
SFBMTを利用した日中機械翻訳システム,
International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 16-21, Beijing, 2002年7月.

(要約): 情報技術の高度的な発展により国際間の情報循環は頻繁に行われており，機械翻訳対するの需要が著しく増加した．利用者は高速に，かつ自然性の高い翻訳結果を得られる有効的な翻訳システムを求めている．近年，高精度的な機械翻訳システムを実現するために , 多くの機械翻訳システムが実用化された．それら従来のシステムには翻訳精度および自然性の面でまだまだ多くの問題がある．本稿では，スーパー関数に基づく日中機械翻訳手法を提案する．提案するシステムではスーパー関数を利用して構文解析および意味解析を行わずに翻訳することが出来る．また，コーパスベースで翻訳を行うため自然な翻訳結果を得られるという利点もある．本稿では，この手法によって構築した日中機械翻訳について述べる．

Minoru Nagayasu, 任福継, 黒岩眞吾 :
機械支援英語ライティングプロトタイプシステム,
International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 22-26, Beijing, 2002年7月.

(要約): 国際化の進展に伴い英語文章を作成するの機会が増えている．しかしながら，英語に手紙を書くことはほとんどの日本人とって大きな障壁である．この問題に対し，機械翻訳への期待は非常に大きいが，未だ技術的には未完成な部分が多く，翻訳結果をそのまま利用することは困難となっている．この問題に対し我々は，日本人のための新しい英語作文支援システムを提案します．提案するシステムは，構造化された対訳英文集と考えることができるが，さらに，コーパスに基づく翻訳手法として有効なSuper Functionを利用することで，文章部品の選択および名詞の自動置き換えにより英作文が可能となる．

Tomoyuki Kagawa, 任福継, 黒岩眞吾 :
動詞フレームに基づく自動地図生成,
International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 107-112, Beijing, 2002年7月.

(要約): 本論文では，音声等の自然言語により説明される道順(道案内文)から道案内図を生成する手法を提案する．まず，道案内文を「案内ユニット」と呼ぶ，説明のためのプリミティブに分割する．「案内ユニット」を単位とすることで，道案内に関係しない表現を除外する．作成された「案内ユニット」ごとに動詞フレームを構成し，道案内図に必要なオブジェクトを取り出す．オブジェクトと対応する動詞から道順を表す案内図を作成する．1km程度の距離にある目的地への道案内文を用いた実験の結果，提案手法の有効性を確認した．

Manabu Sasayama, 任福継, 黒岩眞吾, Zhao Xin :
スーパー関数を使用したWebユーザーのための日英機械翻訳システム,
International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 366-371, Beijing, 2002年7月.

(要約): 近年，インターネットの普及に伴って，外国語の文章を目にする機会が増えている．そこでオンラインで手軽に利用できる翻訳システムの構築を目指して Super Function (SF) を用いた翻訳システムを提案する．SFは原言語から目的言語への変換を従来の概念を超えた関数とみなし，パターンマッチングと置き換え処理により翻訳を実現する．その結果，従来のほとんどの機械翻訳システムが必要としていた構文解析や意味解析を必要せず，高速な翻訳を少ない計算量で実現することが可能となる．本稿では，同手法を英日機械翻訳に適用した結果について報告する．

Kouji Tanaka, 黒岩眞吾, 柘植覚, 任福継 :
音声認識の性能上のIP電話のためのスピーチコーダーの影響,
International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 44-48, Beijing, 2002年7月.

(要約): インターネット上で音声通信を実現する場合，一般的には音声の圧縮が行われる．圧縮するとき，聴覚的に音声が劣化しないよう様々な工夫がなされるが，それらの音声を自動音声認識により認識した場合，認識率が低下することが予想される．そこで，本稿では，IP電話で最も低ビットレートのG.723.1を対象に日本語の連続音声認識実験を行いコーデックが音声認識に与える影響を調査する．さらに，コーデックを通した音声で音響モデルを再構成し，認識率の改善を試みるとともに，その限界を調査する．

Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge, Hironori Tani, Masami Shishibori, Fuji Ren and Kenji Kita :
Latent Semantic Indexing Based on Simple Principal Component Analysis,
International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 172-177, Beijing, Jul. 2002.

(要約): 特異値分解(SVD)を用い次元数を削減した空間で類似度を計算する潜在的意味インデキシング(Latent Semantic Indexing; LSI)は文書検索の分野で有効性の高い手法として知られている．本稿では 1) SVDに比べより少ない演算量で基底ベクトルを求めることが可能，かつ，2) 2分割クラスタリングを繰り返すことにより基底ベクトルを求める手法でありSVDに比べ高い検索精度が期待できる，Simple Principal Component Analysis(SPCA)を次元削減に適用する．また，SPCAの繰り返し演算を制御する手法を提案する．MEDLINEコレクションを用いた検索実験を行った結果，SVDと同等以上の検索性能をSPCAにより達成した．

Satoru Tsuge, Shingo Kuroiwa, Masami Shishibori, Fuji Ren and Kenji Kita :
An Evaluation of Japanese Speech Recognition Using ETSI Standard DSR Front-end,
International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 372-376, Beijing, Jul. 2002.

(要約): 本論文では，日本語音声データベースを用いETSIが勧告している分散型音声認識フロントエンドの評価を行った．ETSIが勧告している分散型音声認識フロントエンドは，欧州言語により開発されている．そこで，このフロントエンドが日本語言語に対し有効であるかどうか検証した．検証は日本語連続音声データベースを用い行い，従来のフロントエンドと比較してほぼ同等の認識精度を示すことがわかった．しかし，ETSIが勧告している分散型音声認識フロントエンドは特徴量伝送のためVQによる圧縮を行っている．その圧縮部の影響で，入力系の周波数特性が分散型音声認識精度を劣化させることがわかった．

Li Taihao, Fuji Ren and Kenji Kita :
Extracting Japanese-Chinese Bilingual Word Paris with Maximum Entropy Model,
Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 33-37, Beijing, Jul. 2002.

(要約): 本論文では，機械翻訳のような多言語自然言語処理中で広く使用される翻訳辞書を構築するために新しいアプローチを提案する．これは最大エントロピー·モデリングを使用して，対訳コーパスから2か国語の単語ペアを抽出する方法である．本論文はこのアプローチの概要を述べ，日中対訳コーパスから抽出実験の結果を報告する．

任福継 :
敏感語概念とその中国語テキスト分割への応用,
ICCC2001,International Conference of Chinese Computing, Chinese Language e-Learning,, 333-340, Singapore, 2001年11月.

(要約): インドヨーロッパ語について単語の識別は重要でないタスクであるが，テキストの単語識別，即ち単語区分という問題は，中国語のようなアジアの言語処理におけるボトルネックである．中国単語の識別では主に二つのアプローチがある．即ち，辞書に基づくアプローチおよび統計に基づくアプローチである．しかしながら，二つのアプローチもある中国語テキストに対処できないことがある．このような障害を克服するために，我々は中国語に対して敏感語概念を提案し，この概念を利用して，ハイブリッドアプローチを提案する．本論文では，テキスト単語識別における敏感語概念およびそれらの効能について述べる．次に，敏感語概念を使用する規則ベースの方法および統計ベースの方法を組み合わせるハイブリッドアプローチについて述べる．実験結果は，提案したアプローチがテキスト識別に有効できることを示した

Fuji Ren, Li Shigang and Kenji Kita :
Automatic Abstracting Important Sentences of Web Articles,
IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics, Vol.3, 1705-1710, Tucson, Oct. 2001.

(要約): インターネットの飛躍的な発展に従って我々の生活の各側面に変わっている．例えば，我々はインターネット経由で便利に情報を得て送ることができる．しかしながら，ウェブ中の情報爆発で，自動的にウェブのアーティクルから重要な文を抽出する手段を開発することは極めて重大な課題である．本論文では，統計的な情報と文章構造的な情報を総合的に利用した新しい方法を提案する．実験結果は，本論文で提案された手法の有効性を証明した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2001.973531
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0035720436

(DOI: 10.1109/ICSMC.2001.973531, Elsevier: Scopus) 任福継, Shi Hongchi, 黒岩眞吾 :
複数の翻訳エンジンと文パーティショニングを活かした新しい機械翻訳アプローチ,
IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics, Vol.3, 1699-1704, Tucson, 2001年10月.

(要約): 本論文では，複数翻訳エンジンと文の分割に基づく新しい機械翻訳(MT)アプローチを提案する．複数の翻訳エンジンを持つMTシステムは，平行運行の複数翻訳エンジンからなるが，コントローラによって調整される．各々のエンジンはそれぞれ既存の機械翻訳技術を使用して，インプリメントされ，それ自身の特性がある．文を翻訳する場合，エンジンはそれぞれ独立して翻訳する．複数の翻訳エンジンが文を成功裡に翻訳する場合，コントローラは，統計情報に基づくアルゴリズムにより調整する．どのエンジンも成功しない場合，コントローラは文を分割し，その構成する単文を翻訳するためにエンジンを調整し，部分的な翻訳結果を組み合わせ文全体の訳文を生成する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2001.973530
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0035720474

(DOI: 10.1109/ICSMC.2001.973530, Elsevier: Scopus) 任福継, Shi Hongchi, Zhon Qiang :
中国語テキストのチェックとエラー訂正のハイブリッド手法,
IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics, 1693-1698, Tucson, 2001年10月.

(要約): 中国語テキストの自動チェックおよびエラー訂正は重要で難しい問題である．西洋語テキストの自動チェックおよびエラー訂正と比較して，中国のテキスト自動チェックおよびエラー訂正はより多くの挑戦に直面する．本論文では，漢字とテキスト特徴を検討し，実世界における中国語テキスト·コーパスから得られたある統計資料に基づき，新しい手法を提案する．これは中国語テキストの自動チェックおよびエラー訂正への規則ベースの方法および統計ベースの方法を組み合わせるハイブリッドアプローチである．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2001.973529
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0035723267

(DOI: 10.1109/ICSMC.2001.973529, Elsevier: Scopus) Shi Hongchi, Shang Yi, 任福継 :
自然言語を使用したWeb上のデータベースアクセス,
IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics, 429-434, Tucson, 2001年10月.

(要約): 従来のリレーショナル·データベースおよび新しいXMLドキュメント·リポジトリが情報記憶としてウェブ上で広く使用されているとともに，特に自然言語によって，情報をアクセスする必要がある．本論文では，ユーザのために，自然言語(英語)を使用して，ユーザと対話し，出所から情報を検索するインテリジェントシステムのデザインおよびインプリメンテーションを述べる．システムは4つの大部分からなる．品詞タグ付け，クエリー知識ベース，質問形式化および答え合成．インプリメンテーションでは，システムは，入力文での各単語に札を付けるためにQTAG(隠されたマルコフ·モデルベースのスピーチ部分タグ付け)を使う．その後，主な句中の重要な言葉は識別される．クエリーは，クエリー知識ベースに格納されたクエリー知識に基づいて構成される．最後に，クエリー結果は英語文を合成する．それは答えとしてユーザに提示される．効率的な品詞タグ付け機，クエリー結果の質問形式化および合成用の知的なサブシステムおよびユーザ·フレンドリーなインタフェースで，インテリジェントシステムは質問に有効に答えることができる．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICSMC.2001.969850
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0035725066

(DOI: 10.1109/ICSMC.2001.969850, Elsevier: Scopus) 任福継 :
新しい機械翻訳パラダイム:平行翻訳,
CASEJ Symposium Series, Vol.2001, No.1, 17-28, 東京, 2001年7月.

(要約): 機械翻訳では一番難し問題はいろいろな曖昧性の処理である．例えば，形態素解析における曖昧性，単語の曖昧性，品詞の曖昧性，文構造の曖昧性，意味構造の曖昧性などが挙げられる．本論文ではこのような核心の問題を解決するため，並列翻訳パラダイムを提案する．また，並列機械翻訳の原理，概念，そして実用手法を述べる．

任福継, Shi Hongchi :
並列機械翻訳:原則と実践,
Seventh IEEE International Conference on Engineering of Complex Computer Systems, 249-259, Skovde, 2001年6月.

(要約): 並列機械翻訳(PMT)は，難しい機械翻訳問題を解決するために異なる特性を備えた，高速かつ大容量メモリを持つ新しい機械翻訳パラダイムである．PMTは，並列計算，機械翻訳および人工知能の技術に基づく．PMTシステムは，機械翻訳中の様々な曖昧な表現を解消するために，コントローラによって調整されて，平行中で走る多くの機械翻訳手続きからなる．本論文では，私たちは，PMTの規則および実践を示す．さらに，PMTシステムモデルを構築し，いくつかの実験結果を提示する．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034876465

(Elsevier: Scopus) Fuji Ren :
A Hybrid Approach of Text Segmentation Based on Sensitive Word Concept for NLP,
Second International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, 373-386, Mexico City, Feb. 2001.

(要約): 機械翻訳，情報検索，テクスト校正など自然言語処理は，通常単語からスタートする．インドヨーロッパ語にたいし，単語の識別は重要でないタスクであるが，日本語や中国語などにたいし，様々な問題が存在する．特に，中国語処理を行う際，単語の分割が極めて困難なタスクである．本論文では従来の規則に基づく手法と辞書に基づく手法を融合し，我々の提案した敏感語概念を活かし，新しい中国語分割アルゴリズムを提案する．

任福継, Fan Lixin :
大規模コーパスを利用した日中機械翻訳,
The International conference on Information 2000, 160-167, 福岡, 2000年10月.

(要約): 日英機械翻訳に比べると，日中機械翻訳研究が結構遅いが，幾つかの問題を解決しなければならない．特に機械翻訳規則を生成する際には大規模なコーパスが必要である．本論文では，日中機械翻訳システムを構築するため，大規模なコーパスの利用手法を提案する．まず，教科書などからコーパスを収集し，文単位でのアライメントを行う．そして，獲られた対訳文について解析し，翻訳規則を生成する．さらに，このような翻訳規則を利用してテストを行う．このようなテスト·修正·再テスト·再修正により，最終的な翻訳規則ベースを作成する．最後にこのような翻訳規則を開発した機械翻訳エンジンに組み込んで日中機械翻訳システムを構築する．実験により提案した手法の有効性を確かめることができた．

任福継, Yoichi Takehara :
JAVAでスーパー関数獲得のためのツールmksf,
IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics, Vol.4, 2473-2480, Nashville, 2000年10月.

(要約): 我々は過去数年間，機械翻訳ユーザの好みに注意を払っており，システムが速く安く，コントロールすることが容易で，更新することが容易であることをほとんどのユーザが好むことを知った．我々はMTユーザの要望に対応し，スーパー関数に基づく機械翻訳手法を提案した．スーパー関数に基づく機械翻訳では構文解析や意味解析を行わずスーパー関数により翻訳を行う．この手法を用いて翻訳システムを構築するための1つのキーポイントは如何に実際的な自然言語現象からスーパー関数を得るかである．本論文では，並列コーパスからスーパー関数を獲得するツールを提案し，その有効性を示す．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034497347

(Elsevier: Scopus) 任福継, Shi Hongchi :
一般化オントロジーに基づく多言語多機能マルチメディア知能システム,
IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics, 2362-2368, Nashville, 2000年10月.

(要約): テキストから意味情報を抽出し，かつそれらを操作する自然言語処理システムは，オントロジーおよび談話の領域に関する重要な知識を持っていなければならない．しかしながら，異なる機能，異なる言語システムに対して異なる知識を要求する．本論文では，我々が提案している多言語多機能多メディア知的システムを構築するため，多言語オントロジーを提案する．多言語オントロジーは，静止層および動的層知識階層からなる．また，それは自然言語処理システムに実際の世界知識モデルを供給する．本論文は，多言語多機能多メディア知的システムおよび実際のアプリケーションを構築する方法を示す．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034504579

(Elsevier: Scopus) 任福継 :
複数の翻訳プロセッサを使用した対話機械翻訳,
The 11th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, 143-148, ロンドン, 2000年9月.

(要約): 会話文機械翻訳において一番難しいタスクがいかに会話文における非文法的な表現を処理するかである．従来の多くの機械翻訳システムはこのような非文法的な表現に対処できない．本論文では，このような問題を解決するために，複数翻訳エンジンを用いる新しい方法を提案する．複数の翻訳エンジンがあるが，各エンジンが各自の特徴を持って対応できる会話文表現も異なる．もし一つのエンジンが成功すると，このエンジンにより獲られた翻訳を最終結果として出力する．複数のエンジンが翻訳成功すると，予め決めた重みにより最尤な結果を最終翻訳とする．

任福継 :
顔画像情報を組み込む対話処理の並列アプローチ,
The International Conference on Parallel and Distributed Methods for Image Processing IV, Vol.4118, 67-78, サンディエゴ, 2000年7月.

(要約): 会話文には非文法的な表現が多いが，このような表現の処理が極めて難しい．また，同じ表現でも色々な異なる意味を表現する．即ち，話者の感情状態により会話の意味が違う．本論文では，話者の顔表情イメージ情報を活かし新しい会話処理アプローチを提案する．まず，会話文を幾つかの処理器を用い同時に処理するが，曖昧性が有るときには，イメージ情報を用い解決する．

任福継, Nie Jianyun :
統計情報と構造的特徴を使用した重要文の自動抽出,
International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing 2000, 479-486, Banff, 2000年7月.

(要約): 情報の氾濫によって長い文章から重要なセンテンスを自動的に抽出する方法の開発が不可欠になってきている．この論文では統計的·構造的情報を用いてセンテンスの抽出を行う手法を述べる．さらに手動での抽出を分析し，いくつかの発見的な規則を付与して，重要でないセンテンスをフィルタリングし，よく似たセンテンスが抽出されることがないようにした．我々の実験結果はこれらの手法の有効性を証明している．特に一度発見的規則が付与された場合に大きな改善が観測された．

任福継 :
マルチエンジンに基づく機械翻訳とWMVアルゴリズム,
The Fifth International Conference on Computer Science and Informatics, 402-406, Atlantic City, 2000年4月.

(要約): 会話の機械翻訳が抱える難問の一つは，自然な会話で使われる，非文法的，不完全または不適格な不規則表現を翻訳することである．しかしながら，既存の機械翻訳システムは大抵不規則表現を含む発話を受け入れない．翻訳の質を高め，機械翻訳システムをユーザのニーズに合わせやすくするために，我々は新しいマルチエンジンに基づく機械翻訳のアプローチを提案する．このアプローチでは，次のようないくつかの異なる翻訳エンジンを使って原言語分析と目的言語生成を同時に行う．(I)役割に基づく翻訳エンジン(II)例に基づく翻訳エンジン(III)家族モードに基づく翻訳エンジン(IV)スーパー関数に基づく翻訳エンジンである．ひとつ以上の翻訳エンジンが有効な時は最良の結果を選択するのが難しく，既存のマルチエンジンの手法では結果が様々であった．マルチ選択の問題を解決するため，我々はWMV(評価最大値)アルゴリズムを提案する．各エンジンの評価を実験と統計的情報によって決定し，提案手法に基づくプロトタイプシステムを構築し，いくつかの実験を行った．実験結果は我々の手法が頑強な対話翻訳の導入と実用的な会話機械翻訳システムの開発に効果的であることがわかった．

Shi Hongchi, Li Hongzheng, 任福継 :
VGI並列コンピュータ上のビデオストリーム符号化/復号化,
Proceedings of the IASTED Parallel and Distributed Computing and Systems, 1-6, Boston, 1999年11月.

(要約): VGIパラレル·コンピュータとはビデオ，グラフィック，画像処理アプリケーションのストリームデータを処理するためのマルチスレッド化された静的データフロー·コンピュータのことである．パラレルVGIコンピュータは，再構成可能なコミュニケーション·ネットワ-クにつながった多数のプロセッサーで構成されている．2つのつながったプロセッサーは，コニュニケーションや同期にシンプルなハンドシェイク認証のプロトコルを使う．VGIパラレル·コンピュータはストリームデータ処理に効率的な構造を持ち，ストリームデータの処理アルゴリズムをこの様な構造へと発展させることは未だ困難である．この論文ではVGIコンピュータ上でビデオストリームをエンコード/デコード化するためのアルゴリズムを提案する．

Zhou Qiang and Fuji Ren :
Automatic Inference for Chinese Probabilistic Context-Free Grammar,
the 5th Natural Language Processing Pacific Rim Symposium, 73-78, Beijing, Nov. 1999.

(要約): この論文は中国語の確率的文脈自由文法への新しいインターフェースのアプローチを提唱する．これはブラケットマッチングの理論体系に基づいている．このアルゴリズムによって，構成境界情報と，自動構築規則とtreebank統計を混合した初期ルールを付与した練習テキストを利用して，言語学的に動機付けされた広範囲の中国語PCFG規則が生成される．現在の実験結果はこのアルゴリズムの効率的な習得と生成された規則の高い信頼性を示している．

Fuji Ren, Fan Lixin and Nie Jianyun :
SAAK Approach: How to Acquire Knowledge in an Actual Application System?,
Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 136-140, Honolulu, Aug. 1999.

(要約): 翻訳規則の獲得は規則に基づく機械翻訳における重要な問題である．完全に自動的な獲得には大量の注釈付きの例文が必要である．この論文では必要に応じて追加的な情報を与えるユーザとインタラクションする，半自動的獲得アプローチについて翻訳例を用いて述べる．

Fuji Ren :
SFBMT Project and Tool Development for Acquisition of Super-Functions,
Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 462-467, Honolulu, Aug. 1999.

(要約): 我々はスーパー関数に基づく機械翻訳(SFBMT)と呼ばれる新しいパラダイムを提案している．このパラダイムは高性能，低価格，ユーザ·フレンドリー，学習効果などの機械翻訳のユーザの要望に応えるものである．この論文では原言語から目的言語への翻訳文の作成に，どのようにSFBMTを利用するかについて，またパラレルコーパスから手動でのスーパー関数獲得を補助するMKSFと呼ばれるツールについて述べている．

Fuji Ren and Zaima Yasumichi :
Automatic Derivation of Programs for Image Processing from Natural Language Descriptions,
Proceedings of International Conference of Parallel and Distributed Methods for Image Processing, 62-73, Denver, Jul. 1999.

(要約): この論文ではAIDPG(インタラクティブ·プロトタイプシステム)について述べる．これは自然言語の記述からコンピュータプログラムを導くシステムであり，どのように自然言語を分析し，知識を用いて曖昧性を解決し，プログラムを生成するかを表すものである．AIDPGは自然言語入力モデル(NLI-Model)，自然言語分析モデル(NLA-Model)，プログラム生成モデル(PGG-Model)，ヒトと機械のインターフェース管理モデル(HMC-Model)によって構成されている．PGGモデルには3つのサブモデルがあり，これはプログラム構造管理サブモデル，データ構造·タイプ管理サブモデル，プログラムベース管理サブモデルである．我々は日本語で記述された算数の問題を用い，AIDPGに通してCプログラムを走らせることを可能にした．現段階のAIDPGは基本的なものであるが，有意義な結果を得ることが出来た．

Fuji Ren :
MMM and New Machine Translation Approach,
Proceedings of International Conference on Machine Translation & Computer Language Information Processing, 38-44, Beijing, Jun. 1999.

(要約): この論文ではMMM(多言語·多機能·多メディア)と呼ばれる新しい概念について述べる．MMM-IS(知能システム)は一般的なオントロジーに基づいて構築されている，大きなシステムである．MMM-ISによって，機械翻訳システム等の自然言語処理システムに残された多くの問題を解決できる．しかしながらMMM-ISの構築には時間がかかり現在時点では実用できない．SFBMT(スーパー関数に基づく機械翻訳)と呼ばれる新しい機械翻訳へのアプローチの実用化について提案する．この論文では原言語から目的言語への翻訳文の作成に，どのようにSFBMTを利用するかについて，またパラレルコーパスから手動でのスーパー関数獲得を補助するMKSFと呼ばれるツールについて述べている．

Fuji Ren and Fan Lixin :
Dialogue Machine Translation Using Multi-Processors,
Proceedings of International Conference on Machine Translation & Computer Language Information Processing, 100-105, Beijing, Jun. 1999.

(要約): 自然な会話では，話し手は言い間違えたり，不規則な表現を使うことがある．会話の機械翻訳が抱える難問の一つは，自然な会話で使われる，非文法的，不完全または不適格な不規則表現を翻訳することである．しかしながら，既存の機械翻訳システムは大抵不規則表現を含む発話を受け入れない．この論文ではCooperative Distributed自然言語処理モデル(CDM)に基づく，マルチプロセッサを使った会話機械翻訳(DMTMP)を提案している．DMTMPでは次のようないくつかの異なるタイプの手法を使って原言語分析と目的言語生成を同時に行う．(1)全情報処理(又は統語論的·意味論的制約に基づく処理)(2)統語論的省略処理(又は意味論的制約に基づく処理)(3)意味論的省略処理(又は統語論的制約に基づく処理)(4)例に基づく処理(5)家族モードセンテンス分割に基づく処理(6)スーパー関数に基づく処理．提案した手法に基づくDMTMPシステムのプロトタイプは我々の開発したSWKJCシステム内に構築した．実験を行った結果，この論文で提案された手法はrobustな(くだけた?)対話翻訳の導入と実用的な会話機械翻訳システムの開発に効果的であることがわかった．

Fuji Ren :
A Hybrid Approach to Automatic Checking and Correction of Chinese Texts,
Proceedings of Seventeenth IASTED International Conference on Applied Informatics, 17-22, Innsbruck, Feb. 1999.

(要約): 英語テキストと比べると，中国語テキストを自動的にチェック·修正することはより難しい．英語が単語の綴りを検証して間違いを検出·修正するのに対し，漢字の内的構造に入り込んで検証することは不可能である．中国語の文字やテキストの特徴，実際的な中国語テキストコーパスから得た統計的情報は，中国語テキストの自動的なチェックや修正を困難にしている．この解決策として我々は規則に基づく手法と可能性に基づく手法の混合的なアプローチを提案する．このアプローチに基づくHSACCCT(中国語テキスト自動チェック·修正ハイブリッドシステム)と呼ばれるプロトタイプシステムを構築し，百五十万語の実際的なテキストを用いて実験を行った．中国語テキストに共通する間違いのタイプについてまず分析し，次にHSACCCTで利用したアルゴリズムと実験結果について詳細を述べる．

Davis Mark and Fuji Ren :
Automatic Japanese-Chinese Parallel Text Alignment,
Proceedings of 1998 International Conference on Chinese Information Processing, 452-457, Beijing, Nov. 1998.

(要約): パラレルテキストは翻訳者に訳例を見せるのみならず，用例文に基づく翻訳技術において両言語の対応語句の抽出に有用である．パラレルテキストの調整(alignment)は，異なる言語文書間の対応する句をマッチングさせることを含む．我々はChurchとGaleによって提唱されたテキスト調整に対する様々な統計的アプローチを開発し，日本語と中国語のパラレルテキストに用いた．この手法はセンテンスの文字の長さに基づいており，言語間の引用における違いを扱うべくいくつかの修正を加えたものである．我々の手法によって970の調整のうち883.7%にあたる12の正しい調整が得られ，有効性が証明されたが，中英，英仏の言語間で用いられている関連アプローチほど正確ではない．

Fuji Ren, Nie Jian-Yun, Fan Lixin and Jian Youliang :
Semi-Automatic Acquisition of Translation Knowledge from Examples,
Proceedings of 1998 International Conference on Chinese Information Processing, 444-451, Beijing, Nov. 1998.

(要約): 規則に基づいた機械翻訳において重要な問題は翻訳知識の獲得である．これまで獲得の自動化に関する数多くの研究が行われてきたが，いずれも注釈付きの膨大な例文を必要とする．この論文では，日本語と中国語の翻訳例文から翻訳知識を半自動的に獲得する手法について述べる．これは知識獲得のプロセスにおいて必要に応じて，ユーザ(言語学者)が翻訳例文の規則化に必要な追加情報や制約を与えるものである．半自動的なアプローチは全自動による知識獲得より例文が少なくてすむという点でより効率的である．獲得した知識を機械翻訳システムと統合し，翻訳の質の向上についても述べる．

Fuji Ren and Luo Zhensheng :
A Hybrid Approach to the Real World Text Segmentation,
Proceedings of 4th International Conference on Computer Science and Informatics, Vol.3, 243-249, North Carolina, Oct. 1998.

(要約): テキスト·セグメンテーションにとって，言葉の特徴や統計的情報などの独自の性質は非常に扱いにくい問題である．テキスト·セグメンテーションによって主に3つの問題が解決される:(1)辞書の体系と構造およびセグメンテーション·アルゴリズム(2)曖昧性を解決するアルゴリズム(3)人名，地名，機関名等の新しい言葉の発見．我々は中国語のテキストのセグメンテーションに対して，規則に基づく手法と可能性に基づく手法の混合的なアプローチを提案する．この論文では我々はまず，選択された語の初期辞書に基づいた，高性能の単一スキャニング·セグメンテーション·アルゴリズムを提唱する．次にセグメンテーションにおける曖昧性の検出と解決について議論し，新しい単語を発見するアルゴリズムについて述べる．最後に2千万語から成る中国語コーパスに基づいて行った実験の結果について報告する．

Fuji Ren, Fan Lixin and Nie Jianyun :
Chinese Sensitive Words and Their Impact in Machine Translation,
The 27th annual meeting of the Linguistic Association of the South-west, 1-8, Arizona, Oct. 1998.

(要約): 機械翻訳では複合語(句)を使用することによって翻訳プロセスが容易になる．例えば，「信息高速公路」という句は「情報ハイウェイ」と明らかに対応しており，「情報」と「ハイウェイ」に分ける必要はない．しかし中国語の複合語(句)のなかには，語を分離すると文の中で全く異なる役割を果たすような，よりシンプルな語で構成されるものがある．例えば，(機械翻訳)という複合語は「机器」と(翻訳)に分割が可能で，「他用机器翻*文章」(彼は論文を機械を使って翻訳する)という文にもなる．我々はこうした複合語を敏感語と呼ぶ．中国語の機械翻訳では，最初のセグメンテーションが上手くいかない場合，敏感語を分割するという解決策を講じる．このため不可能なセグメンテーションの解決策を検討する必要がなく，より効率的に翻訳を行うことが可能である．この論文では，敏感語に関わる問題を述べる．機械可読辞書を検証し，800以上の敏感語を見つけることができた．これによって敏感語は中国語が共通して持つ現象であり，さらなる研究に値することがわかった．

Fuji Ren :
Outline of SFBMT Project,
Language Engineering, Proceedings of The 4th Joint Conference on Computational Linguistics, 305-312, Beijing, Aug. 1997.

(要約): 本論文ではGBMTの質と翻訳速度を改善するため，新しい機械翻訳手法を提案した．提案した手法では従来の構文解析や意味解析を行わず，文の構造的なパターンに対応することにより翻訳を行う．小規模な実験を行い，提案した手法の実現可能性を確かめた．

Fuji Ren :
A Japanese-Chinese Machine Translation System Based on Translation Rules Acquired from Corpora,
The 25th annual meeting of the Linguistic Association of the South-west, 1-8, Baton Rouge,, Oct. 1996.

(要約): 本論文ではルールに基づく日中機械翻訳システムを述べる．我々の構築したシステムにおいてはそのルールはコーパスから獲得された．従来のコーパス方法と異なり，本論文ではコーパスから抽出したルールとコーパスと分離して，コーパスを機械翻訳エンジンに組み込んでいるが，コーパスはシステムに組み込まない．そして，本論文では幾つかの実験を行い，いろいろな考察を行った．

任福継 :
Cooperative Distributed Processing for Machine Translation,
Proceedings of International Conference on Chinese Computing 96, 226-234, 1996年6月.

(要約): 本論文では分散·協調機械翻訳アプローチを提案した．分散とは機械翻訳における問題を幾つかに分解し幾つかのサブ問題になる．協調とは複数のエンジンから得られた解答を総合的に判断しその最適な解を求める．本論文では現在のコンピュータのパワーと自然言語処理技術を融合し実用化できる機械翻訳方式を提案した．この方式では，全情報モジュール，構文情報モジュール，意味情報モジュールがある．このような複数のモジュールは各々のサブ問題に適用し，局部解を求める．我々は複数プロセスの結果から最尤結果を選択するアルゴリズムを開発した．本論文では，分散·協調メカニズム，実験結果の検討について述べる．

任福継 :
経験的知識を使用した機械翻訳システム,
Proceedings of Advances and Applications on Computational Linguistics, 269-301, 上海, 1995年10月.

(要約): 人間のコミュニケーシュンでは経験知識がときどき利用されている．このような経験知識を機械翻訳システムに導入できれば質の高い機械翻訳を構築することができると考える．実言語現象から獲得した経験的知識を活用してその経験知識を機械翻訳システムに導入した．これにより，入力の多様性に対応できる頑健的システムの実現が期待されている．本論文ではまず経験知識の表示方法，そして経験知識の利用手法を提案した．そして，対話文の翻訳を例として実験と考察を行った．

Fuji Ren :
Experiments of Resolving Structural Ambiguities in Machine Translation,
The 24th annual meeting of the Linguistic Association of the South-west, 7-14, Las Cruces, USA, Oct. 1995.

(要約): 機械翻訳システムを構築する際には一番困難な問題の一つとしては曖昧性を如何に解消するかということである．その中に構造的な曖昧性が難しくて，あまり解決策が提案されていない．本論文では幾つかの構造的な曖昧関係を検討し，その中の一つ重要な特性を明らかにした．これは可保留曖昧関係である．本論文ではこの可保留曖昧関係の機械翻訳方法を提案した．

Fuji Ren and Fan Lixin :
Persisting Structural Ambiguities and Its Application in Japanese-Chinese Machine Translation,
Proceedings of Informational Conference of Recent Advances in Natural Language Processing, 301-307, Tzigov Chark, Bulgaria, Sep. 1995.

(要約): 本論文では，日中機械翻訳における可保留曖昧関係という概念を提案した．可保留曖昧関係は原言語でその曖昧性を解決されずに，中国語に翻訳することができる日本語の構造的な曖昧な表現である．通常，ある言語を，異なる言語族の他方に翻訳する場合，構造の曖昧な表現を解消しなければならない．しかしながら，日本語と中国語はほとんど文構造上に同じ言語族に属していないが， RSAを可能にして，それらの文のいくつかの部分は類似している．本論文ではこの方法に基づいた実験のシステムを構築し，翻訳実験を行った．

任福継 :
On New Generation Machine Translation Using Empirical Knowledge,
Proceedings of The Second Academic Conference of Young Scientists, 134-140, 北京, 1995年5月.

(要約): 経験的な知識を用い，次世代機械翻訳システムを構築する新しい技術を研究した．特に経験的な知識の定義，経験的な知識の獲得，経験的な知識の機械翻訳への応用手法を提案した．一部アルゴリズムについて，実験によりその有効性を確認した．

Lixin Fan, 任福継, Yoshikazu Miyanaga, Koji Tochinai :
文パーティション方式を使用した中日機械翻訳システム,
Proceedings of International Conference on Chinese Computing, 1-7, シンガポール, 1994年6月.

(要約): 一般に中国人では，日本語の学習に際してまず日本語のいくつかの格助詞を学び，その後は常用文型を中心に学習する．我々はこのような人間の言語学習の方法が機械翻訳に効果的であると考え，文の分解による機械翻訳手法を提案した．本論文ではこの手法を中日機械翻訳システムへの応用について述べる．まず，中国語文を基本文と関連語に分解する．すなわち，長い文を短く文に分解する．そして，分解された短い文を解析し翻訳する．最後に，各部分の訳文と知識ベースを用い全文の訳文を合成する．このようなメカニズムに基づく中日機械翻訳実験システムを構築し，翻訳実験を行った．本論文では提案した手法の理論的な分析および実験結果の考察について述べる．

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. 松本和幸, 任福継, 吉田稔, 北研二 :
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, 797-800, 2018年3月.

(要約): 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．
(キーワード): 絵文字 / 俗語 / 感情 / コーパス (corpus)

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. Jiawen Deng and Fuji Ren :
Sentiment analysis of Chinese corpus based on emotional lexicon,
2017年電子情報通信学会総合大会, D-5-2-29, Mar. 2017.

(キーワード): 対話破綻検出 / 感情推定 / 分散表現

松本和幸, 任福継, 吉田稔, 北研二 :
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, 158-161, 2017年3月.

(要約): 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．
(キーワード): 対話破綻検出 / 感情推定 / 分散表現

松本和幸, 任福継 :
慣用句感情コーパスの構築および慣用句感情表現辞書の拡張,
言語処理学会第22回年次大会講演論文集, 2016年3月. 柴崎英展, 西出俊, 任福継 :
人と自然なコミュニケーションのためのActroidの人間らしい動作デザイン,
第33回日本ロボット学会学術講演会講演論文集, 2015年9月. 大西翼, 松本和幸, 北研二, 任福継 :
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, 95, 2012年9月.

(要約): 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．
(キーワード): 対話分析 / 脳波変化

松本和幸, 大西翼, 北研二, 任福継 :
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, Vol.2, 242-243, 2012年9月.

(要約): 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．
(キーワード): シナリオコーパス / 対話処理 / 感情推定

松本和幸, 吉岡伸浩, 北研二, 任福継 :
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, 1126-1129, 2012年3月.

(要約): 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．
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / うつ検出 / ブログ

吉岡直輝, 松本和幸, 北研二, 任福継 :
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, 425-426, 2012年3月.

(要約): 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．
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / 言い換え / 印象

平尾卓也, 松本和幸, 北研二, 任福継 :
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, 109-110, 2012年3月.

(要約): 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．
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / 発話役割 / 雑談 / コーパス (corpus) / 形態素2-gram

李楊, 松本和幸, 北研二, 任福継 :
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, Vol.2, 221-222, 2011年9月.

(要約): 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．
(キーワード): 機械翻訳 (machine translation) / スーパー関数 / 日中機械翻訳 / 訳語選択 / 辞書構築

松本和幸, 北研二, 任福継 :
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, Vol.2, 281-284, 2011年9月.

(要約): 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．
(キーワード): 感情認識 / 感性コンピュータ (sentience computer) / 若者言葉

御船正樹, 鈴木基之, 任福継, 北研二 :
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, Vol.SP2011, 2011年7月. 橋本祐樹, 鈴木基之, 任福継 :
訳語候補を手がかりとするFrameNetを用いた日本語文への意味役割付与,
言語処理学会第17回年次大会予稿集, 2011年3月. 松本和幸, 任福継 :
感情推定における若者言葉の影響,
言語処理学会第17 回年次大会発表論文集, 846-849, 2011年3月.

(要約): 若者言葉は，既知語に置き換えることが不可能な新しい概念の語や，既知語と同じ表記であるが若者言葉としてはまったく別の意味になる語も存在する．こういった語が感情を表現する場合，既知語に変換する方法を用いても効果が期待できない．そこで本研究では，若者言葉による感情表現の特徴を用例から調査する必要があると考え，若者言葉を含んだ文を収集することで，コーパスを構築し，分析を行う．そして，収集した文を用いた感情推定実験を行い，考察する．

任福継 :
豊心工学,
信学技報, Vol.NLC2010, No.12, 19-24, 2010年10月.

(要約): 現代社会の人間の心の貧しさを痛感し,心の豊かさを扱う工学(以下,「豊心工学」と略記)を一つの新しい学問として確立させる必要がある.本稿では,「豊心工学」の学問上の定義,内容,手法を明らかにする.そして,心の豊かさの工学的定義,及び心の豊かさの尺度を提案する.さらに,感情エネルギー関数を提案し,この関数による外部刺激を推定する手法を提案する.最後に,心的状態遷移ネットワークを含む研究の状況と今後の課題を述べる.

鈴木基之, 岡松竜徳, 任福継 :
音程に注目した歌唱音声中の音符区間推定,
情報処理学会研究報告, Vol.2010-MUS-85, No.9, 1-6, 2010年5月.

(要約): 本報告では,歌声を用いた音楽検索システムに用いるため,歌詞付きの歌唱音声から音符の区切り時刻を自動で検出する方法を提案する．従来から用いられてきたパワーの情報による区切り推定を行ったあと,すべてのフレーム間において音程を計算し,その変化する時刻を差分値のヒストグラムを用いて検出する．実際の歌唱音声に対して音符の区切り時刻の推定実験を行ったところ,従来のパワーによる方法での検出性能が F 値で 0.513 だったのに対し,提案する方法では 0.729 と,大幅に性能を向上させることができた．

桂康, 松本和幸, 任福継 :
名詞にかかる形容詞を対象としたSuper-Functionの拡張,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2010年3月.

(要約): 本稿では，Super-Function(SF)に基づく機械翻訳を拡張するために，名詞にかかる形容詞を対象とした研究をおこなった．本研究で提案する手法は，名詞にかかる形容詞を名詞と合せて定数を減少させることで，重複したSFをデータベースから削除することで時間的・空間的コストを削減する．
(キーワード): スーパー関数,機械翻訳

吉岡直輝, 松本和幸, 任福継 :
英語科学技術論文執筆支援のための日英対訳例文データベース自動構築手法,
情報処理学会創立50周年(第72回)全国大会講演論文集, 2010年3月.

(要約): 近年，英語科学技術論文の執筆の機会が分野を問わず増えている．本研究では，英語科学技術論文を執筆する際のサポートに用いることが可能な，日英対訳例文データベースの構築を目指す．このデータベースは，固有名詞や一般名詞などで，同一属性の語に置き換え可能な単語を，コーパスから学習した知識に基づき自動検出することで，それらの語の部分を変数として条件式に置換して構築される．本手法により構築した例文データベースは，論文作成支援のみならず，論文執筆の機会に乏しい大学生のための学習ツールへの応用にも有用と考えられる．
(キーワード): 英作文支援,日英対訳データベース

小川拓貴, 松本和幸, 任福継 :
単語1-gramを用いた短文からの感情推定,
情報処理学会創立50周年記念(第72回)全国大会講演論文集, 2010年3月.

(要約): ユーザとの親和性の高い対話システムを実現するにはユーザの情緒面を考慮に入れて対応する必要がある．我々はユーザのつぶやきや一言からユーザの情緒を推定し，また，対話を始めるきっかけとすることでユーザの状態を考慮した自然な対話をおこなうエージェントを実現できると考える．しかし，つぶやきや一言に含まれる単語数は少なく，含まれる情報が少ないため感情推定が困難である．また，これまで短文に特化した感情推定手法は存在しない．本研究では，短文に含まれる単語や記号の持つ言語的意味と文章に表される感情との関係に着目し，単語1-gramを素性として，Webサービス「えもにゅ」に投稿された短文のコーパスを用いて統計的手法により感情推定をおこなう．
(キーワード): 感情推定 / 単語N-gram / 単語1-gram

任福継 :
「豊心工学」学問体系の確立(1):ブログ情報に基づく感情状態解析,
情報処理学会全国大会講演論文集, No.3D-7, 2-51-2-52, 2010年3月. Ling Xia and Fuji Ren :
Research on Chinese Cuisine QA Service System,
情報処理学会全国大会講演論文集, No.B1-8, 67-69, Mar. 2010. 佐藤達也, 鈴木基之, 任福継 :
オントロジーに基づく多様な発話に対応した対話システムの構築,
情報処理学会全国大会講演論文集, No.6X-5, 2010年3月. 足立征士, 鈴木基之, 任福継 :
LSP係数の性質を考慮した音声符号化法の改善,
情報処理学会全国大会講演論文集, No.1U-1, 2010年3月. 岡松竜徳, 鈴木基之, 任福継 :
音程変化に基づく歌唱中の音符区間検出,
情報処理学会全国大会講演論文集, No.5T-2, 2010年3月. 井澤健, 任福継, 鈴木基之 :
感情の表出ができる学内案内ロボットの構築について,
情報処理学会全国大会講演論文集, No.1N-4, 2010年3月. 栗原健, 松本和幸, 土屋誠司, 任福継 :
意味素に基づく隠喩の名詞句`` AのB ''の意味解析,
情報処理学会研究報告, Vol.2010-NL-195, No.1, 1-6, 2010年1月.

(要約): 新聞記事や日常会話など,自然言語を扱う様々な場面で比喩表現が使用されている.我々は比喩表現を使うことで微妙なニュアンスの意志を伝えることが出来る.しかし,比喩,特にその中の隠喩の意味解析は難しく,従来では有効な実現例は示されていない.そこで,本研究では隠喩の名詞句"AのB"の意味解析手法を提案する.本論文では,隠喩の名詞句"AのB"を対象とした辞書である隠喩辞書を独自で構築し,その辞書を検索することで意味解析を行う.提案手法の特徴として,意味素と単語の組をクエリとして与えることで,柔軟な検索が出来ることが挙げられる.評価実験を行い,提案手法によって70%程度の精度で隠喩の意味を出力できることを確認した.
(キーワード): 比喩 / 隠喩 / 意味素 / AのB

小川拓貴, 松本和幸, 任福継 :
`` えもにゅ''における短文の感情推定について,
情報処理学会研究報告, Vol.2010-NL-195, No.2, 1-6, 2010年1月.

(要約): 本研究では,Webサービス"えもにゅ"の投稿文をコーパスとして用い, 単語1-gramを素性としたSVMによるつぶやきや一言を対象とした感情推定手法を提案する."えもにゅ"とは一言メモに感情マークを付加して投稿できるWebサービスで, この投稿文をコーパスとして用いることで書き手の感情をコーパスに直接反映でき, また感情タグ付け作業を削減できる. 単語1-gramを素性とした理由としては, つぶやきや一言のような短文において書き手が感情表現する際に単語や記号の言語的意味を用いて感情を表現することが多いと考えられる事,1文あたりに含まれる素性の数が少ないつぶやきや一言から十分な素性の出現頻度を得るためには素性数を抑えることで1素性あたりの出現頻度を上げる必要がある事が挙げられる. 評価実験として, 単語1-gramを素性とした場合と単語2-gramを素性とした場合で比較をしたところ, F値を評価基準とすると単語1-gramを素性とした場合の方が全ての感情において高い値を示した.

橋本祐樹, 鈴木基之, 任福継 :
新聞記事の意味解析における意味フレームの有効性についての考察,
NLP若手の会(YANS) 第4回シンポジウム, 2009年9月. 丁育華, 任福継 :
中国語インターネット用語コーパスの構築及び分析について,
情報処理学会研究報告, Vol.193, No.4, 1-7, 2009年9月.

(要約): 近年，インターネットの普及に伴い，従来の伝統言語形式と異なるインターネット用語は出現している．インターネット用語は特に若者達に愛用され，その自己表現の手段の 1 つとして流行されている．本稿は，従来の自然言語処理ではあまり扱わなかった中国語インターネット用語のコーパスを構築，分析することを目的とし，中国語インターネット用語をその用途や形式，出典に基づいて 8 種類に分けた．また，各類別の分布を分析し，さらにインターネット用語に反映される若者達の心理を解析した．

丁育華, 任福継 :
中国語インターネット用語コーパスの構築及び分析について,
情報処理学会研究報告, Vol.193, No.4, 1-7, 2009年9月. 佐々木敦史, 鈴木基之, 任福継 :
マルチパストライフォンによる音素認識性能の評価,
日本音響学会研究発表会講演論文集, 1-2, 2009年9月. 桂康, 松本和幸, 任福継 :
否定・肯定変換による柔軟な英作文支援手法の提案,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1513-1515, 2009年9月.

(要約): インターネットの普及により，日本人も英語に接する機会が増えてきた．しかし英語が苦手な日本人が少なくないため，ネイティブな英文の作成には補助ツールなどがなければ負担が大きい．そのため，英作文を支援してくれるシステムの研究開発が重要になってきている．現在の機械翻訳では長文になるほど精度が落ち，出力がほぼ単一のため状況や用途に合わせた翻訳が困難である．そこで，対訳コーパスを利用した例文提示型の英作文支援システムに関する研究を行う．このシステムの実用化のためにはまだまだ多くの課題がある．近年のハードウェア・ソフトウェア技術の発達は著しいが，データベースに登録できる文例の数には限界があり，膨大な数の表現を全て登録することは不可能である．よって，いかに少ない文例で多くの表現の作成をサポートできるかが重要である．本研究では英作文支援システムの文例拡充のために， Super-Functionの手法に基づいて，肯定文と否定文を相互変換する手法を提案する．これにより，肯定文または否定文のどちらか一方のみが登録されている文例に対しても，極性の異なる文を作成できるようになる．
(キーワード): 英作文 / 作文支援 / スーパー関数 / 否定文 / 相互変換

吉岡伸浩, 松本和幸, 任福継 :
Blog情報分析による作者の喜びの原因検出について,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1446-1448, 2009年9月.

(要約): インターネットが普及し，個人が情報を発信する環境が整ってきている．中でも，blogは多くの人に利用されている．blogは書き手の主観的考えで書かれているものが多く，自分の身の回りのことを書く人もいる．一方で，仕事や対人関係，過労などといったストレスにより，鬱病となり自殺をほのめかす文章を書いているblogも存在する．そういった人達のストレスや悩みを減らすためにも癒しが必要である．しかし，癒しといっても人によって喜ぶものも変わってくる．そのため書き手が喜ぶものが，どういったものかを検出する必要がある．そこで，本稿では，blogの書き手の普段のblogと比較していくことで，喜びのblogを判断し，原因を検出する手法を提案する．
(キーワード): ブログ / 喜び / 感情

Liping Wu and Fuji Ren :
Multilingual Patent Retrieval based on Pragmatic Information,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1475-1477, Sep. 2009. Yiruo Dai and Fuji Ren :
Topic Selection and Professional Dictionary In Content-based Multilingual,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1472-1474, Sep. 2009. Caixia Yuan and Fuji Ren :
Using Function Tags to Recognize Opinion Elements,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1462-1466, Sep. 2009. Xiaodong Liu and Fuji Ren :
An Approach to Reduce Noise in CSS-based Chinese HTML Pages,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1459-1461, Sep. 2009. Min Kyu and Fuji Ren :
Link Detection Task Algorithms Review and User Interface in WEB3.0,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1451-1453, Sep. 2009. Ling Xia and Fuji Ren :
Query Expansion Using Domain Features,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1449-1450, Sep. 2009. 陳蕾, 任福継 :
副詞および副詞に共起するフレーズの感情表現について,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1444-1445, 2009年9月. 沐榕, 全昌勤, 任福継 :
中国語接続詞に基づく感情表現分析,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1441-1443, 2009年9月. Ji Li and Fuji Ren :
Constructing a Chinese Emotion Ontology with Tag of Emotion Intensity,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1437-1440, Sep. 2009. Changqin Quan and Fuji Ren :
Recognizing Sentence emotion based on Ren-CECps,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1434-1436, Sep. 2009. Huana Li and Fuji Ren :
Establishing a three-dimensional emotional space model based on Emotion Corpus,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1431-1433, Sep. 2009. Wang Cheng, Fuji Ren and Changqin Quan :
Corpus-based automatic classification of emotional expectation,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1429-1430, Sep. 2009. 堵子梁, 全昌勤, 任福継 :
中国語感情コーパスに基づく感情主題句の自動抽出,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1426-1428, 2009年9月. Yan Sun, Changqin Quan and Fuji Ren :
Analysis on Degree Words for Chinese Emotion Expressions,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1423-1425, Sep. 2009. Ye Liu and Fuji Ren :
Answer Generation based on Online Source for Japanese Guidance QA system,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1421-1422, Sep. 2009. 佐藤達也, 任福継 :
DODDLE-OWLを活かしたオントロジーの自動構築について,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1416-1417, 2009年9月. 栗原健, 任福継, 土屋誠司 :
意味素の関連を考慮した隠喩の名詞句"AのB"の意味推定,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1408-1411, 2009年9月. Yuanlu Fu, Fuji Ren and Xiao Sun :
Translation of Chinese Phrases in Super-Function based Chinese-Japanese Machine Translation,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1372-1374, Sep. 2009. 三品賢一, 任福継 :
敬語表現とモダリティを考慮した発話役割同定,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1367-1369, 2009年9月. 平尾卓也, 任福継 :
自由発話できる雑談を目的とした発話役割同定について,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1365-1366, 2009年9月. 袴田愛, 任福継 :
会話中に登場する人物と発話者との人間関係推定,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1363-1364, 2009年9月. Guodong Zhang and Fuji Ren :
New Word Identification by Word Fragment Features based on SVM,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1392-1394, Sep. 2009. Fang Tian and Fuji Ren :
Using Coordinate to Improve Hyponymy Acquisition for Chinese,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1390-1391, Sep. 2009. Kaiyan Huang and Fuji Ren :
Learning Lexical Pattern for Chinese Separable Verb-object Words,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1385-1389, Sep. 2009. Lei Yu, Xiao Sun and Fuji Ren :
Chinese Word Segmentation based on Conditional Random Field,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1383-1384, Sep. 2009. Xiao Sun and Fuji Ren :
CHINESE BASE PHRASES CHUNKING BASED ON LDCRF,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1381-1382, Sep. 2009. Deyuan Qui and Fuji Ren :
Chinese Name Entity Recognition based on Machine Learning,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1378-1380, Sep. 2009. Liping Mi and Fuji Ren :
Comparisons of Picture-word and Word Recognition Memory Characteristics,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1227-1230, Sep. 2009. 橋本祐樹, 鈴木基之, 任福継 :
日本語フレームネットを用いた新聞記事の要点抽出,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1418-1420, 2009年9月. 渋谷隼人, 鈴木基之, 土屋誠司, 任福継 :
オノマトペデータベースを用いた未知のオノマトペの印象推定手法,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1412-1415, 2009年9月. Jia Ma, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
DETECT AND RECOGNIZE THE POSSIBLE SPOKESPERSON WITH CAMERA, IN A ROBOT-HUMAN COMMUNICATION SYSTEM,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1342-1344, Sep. 2009. 張紅, 鈴木基之, 任福継 :
日中機械翻訳における存在否定文の翻訳処理の問題について,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1375-1377, 2009年9月. Golam Mohammad Sohrab, Abdel Mohamed Fattah, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
Supervised Learning Technique using TF-IDF for Text Classification,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 1395-1398, Sep. 2009. 岡松竜徳, 鈴木基之, 任福継 :
フレーム間の相互相関関数を用いた歌唱中の音符の区切り推定,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 734-736, 2009年9月. 足立征士, 鈴木基之, 任福継 :
ML-BEATS法を用いたLSP係数のセグメント量子化法の検討,
電気学会電子·情報·システム部門大会論文集, 723-725, 2009年9月. 楊曄, 姜沛林, 土屋誠司, 任福継 :
語用論に基づく「論語」検索システムの構築,
FIT2008(第7 回情報科学技術フォーラム), Vol.E, 213-214, 2008年9月. jia Ma, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
Robot System for Recognizing the Speakers and Their Expressions with Image Processing,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 431, Sep. 2008. Peilin Jiang, Motoyuki Suzuki and Fuji Ren :
Visual Feature Extraction from Web Page based on Attention Model,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 432, Sep. 2008. 源祐輔, 鈴木基之, 任福継 :
表情の強さを制御した表情動画データベースの構築,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 200, 2008年9月.

(キーワード): キーワード分類

前田健吾, 鈴木基之, 任福継 :
ロボットへの動作教示システムのための単眼視と両眼視による特徴点抽出法の比較,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 189, 2008年9月.

(キーワード): キーワード分類

深海正裕, 鈴木基之, 任福継 :
韻律情報のみから伝わる感情の調査,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 198, 2008年9月.

(キーワード): キーワード分類

佐々木敦史, 鈴木基之, 任福継 :
韻律情報のみから伝わる感情の調査,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 287, 2008年9月.

(キーワード): キーワード分類

喜多雅彦, 鈴木基之, 任福継 :
多数話者内での順位情報を用いた話者照合法における耐雑音性の評価,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 286, 2008年9月.

(キーワード): キーワード分類

岡松竜徳, 鈴木基之, 任福継 :
歌唱による音楽検索システムにおけるLPC 残差信号を用いた音程特徴量の抽出,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 285, 2008年9月.

(キーワード): 自然言語処理 / 英作文支援 / キーワード分類

張紅, 任福継 :
日中機械翻訳における否定「ナイデ」と「ナクテ」の処理手法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 283, 2008年9月. Guodong Zhang and Fuji Ren :
A method of Chinese New Word Identification based on Repeated String,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 419, Sep. 2008. Caixia Yuan and Fuji Ren :
Predicate-Argument Annotating for Unparsed Text,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 417, Sep. 2008. Ye Wu and Fuji Ren :
Emotion Recognition for Chinese Negative Sentences,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 426, Sep. 2008. Fang Tian and Fuji Ren :
Extraction of Relation instances for Domain Ontology from the Web,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 284, Sep. 2008. Xiao Sun and Fuji Ren :
Hidden semi-CRF for Chinese New Words Detection and POS Tagging,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 318, Sep. 2008. Changqin Quan and Fuji Ren :
Sentimental Classification Based on Kernel Methods,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 425, Sep. 2008. Deyuan Qiu and Fuji Ren :
A Study on Chinese Person Name Recognition,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 420, Sep. 2008. Ibrahim Nagwa, Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
The integration of ICT into Schools in Tokushima City - Japan,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 435, Sep. 2008. Begum Nadira, Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
Bengali text Summarization Using Hidden Markov Model,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 423, Sep. 2008. Sohrab Golam Mohammad, Fattah Abdel Mohamed and Fuji Ren :
Single-Document extraction based Automatic Text Summarization and evaluation technique,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 422, Sep. 2008. Liping Mi and Fuji Ren :
A comparison of Japanese recognition process between CJL and JNS,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 428, Sep. 2008. Tianjiao Gu and Fuji Ren :
Fuzzy Set based Question Matching in Question Answer System,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 434, Sep. 2008. Liu Ye, Teng Zhi, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
Method of Japanese Unknown Placename Detection based on Support Vector Machine,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 416, Sep. 2008. Li Ji, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
Affect Sensing for Web Blog,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 429, Sep. 2008. Mishina Kenichi, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
An Emotion Recognition using Smoothing Word N-gram Frequency,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 427, Sep. 2008. Hakamata Ai, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
Expression Generation Method based on Discourse and Discourse Intention,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 430, Sep. 2008. SHINOMIYA Mizuho, Seiji Tsuchiya and Fuji Ren :
An Approach of Article's Opinion Classification based on Word Information,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 424, Sep. 2008. 吉岡伸浩, 土屋誠司, 任福継 :
単語の感情属性と文の位置情報に基づくblogの感情推定,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 268, 2008年9月. 湯浅隆運, 土屋誠司, 任福継 :
会話者の感情相違を利用した場の雰囲気の推定,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 269, 2008年9月. 平尾卓也, 土屋誠司, 任福継 :
インタラクティブな会話システムにおける質問文の生成,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 271, 2008年9月. 渋谷隼人, 土屋誠司, 任福継 :
未知のオノマトペからの印象推定手法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 266, 2008年9月. 佐藤達也, 土屋誠司, 任福継 :
対話コンテンツ作成のための単語間の関係抽出,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 267, 2008年9月. 栗原健, 土屋誠司, 任福継 :
意味素とシソーラスに基づく名詞句「AのB」の意味推定,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 265, 2008年9月. 川島宏文, 土屋誠司, 任福継 :
段階的クエリ拡張によるWhy 型質問応答手法の提案,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 272, 2008年9月. 井澤健, 土屋誠司, 任福継 :
音声認識の誤認識に頑健な質問文検索手法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 317, 2008年9月. 足立征士, 土屋誠司, 任福継 :
聞き手の感情生起に韻律的特徴が及ぼす影響の分析,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 270, 2008年9月. Xia Ling, Kazuyuki Matsumoto and Fuji Ren :
Question Classification in Chinese Cuisine QA System,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 433, Sep. 2008.

(要約): 本研究では，中華料理を対象とした質問応答システムを実現するために，質問文の分類手法を提案する．Support Vector Machineを用いることで，453文の自然言語文を約96%の精度で質問文カテゴリに分類することに成功した．
(キーワード): QA system

松本和幸, 任福継 :
利用者指向の知的英作文支援システムの構築,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 313, 2008年9月.

(要約): 本研究では，スーパー関数を応用した知的英作文支援システムを構築する．利用者がベースとなる英文テンプレートを選ぶとき，利用者の検索意図に合致したものが出力できるように，キーワードの自動付与と，スーパー関数による日英対訳対応付け方法による例文提示手法を用いる．なお，提案システムは，利用者の記憶を辿りやすくするため，英文検索履歴や英文作成履歴を登録し，選択した訳語の選択履歴を時系列順に保持することで，まさに今作成しようとしている英文を書くための支援を可能とする．
(キーワード): 英作文支援

谷本悠騎, 松本和幸, 任福継 :
英作文支援システム構築のための日英慣用表現の収集と解析,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 282, 2008年9月.

(要約): 本研究では，英作文支援システムにおいて，よく利用されるであろう慣用表現の用例をデータベース化し，その有効性について分析をおこなう．日英の対訳慣用表現辞書は，一般に，一方の言語のみを知っているだけでは，その使い道が分かりづらい点がある．そのため，対訳関係を登録しておくだけでなく，意味や感情といった，慣用表現自体が持つ役割をデータベースに登録しておくことで，より簡便で直感的な検索を実現することを目的としている．
(キーワード): 慣用表現 / 英作文支援 / 日英慣用表現

桂康, 松本和幸, 任福継 :
英作文支援システムにおける日英対訳データベースの構築,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 314, 2008年9月.

(要約): 本研究では，英作文支援システムにおける日英対訳データベースを構築するための手法について提案する．我々の提案する英作文支援システムは，ユーザが書きたい英文のテンプレートをテーマ別に登録したテンプレートデータベースを参照し，その例文を手作業で編集していくシステムである．本システムの核となる技術として，スーパー関数形式によるテンプレートの自動登録手法と，スーパー関数内の訳語の自動推薦手法がある．本稿では，これらの技術を実現するために必要な要素を日英対訳テンプレートに登録するための手法について述べる．
(キーワード): スーパー関数 / 英作文支援 / 日英対訳データベース

青木夢依, 松本和幸, 任福継 :
英作文支援システムにおけるキーワード自動分類について,
平成20年度電気関係学会四国支部連合大会論文集, 281, 2008年9月.

(要約): 本研究では，英作文支援システムにおけるキーワードの自動分類をおこなうため，ルールベースの手法を提案する．キーワードに関連付けられた複数のサブキーワードの集合から，ひとつのキーワードを選定するために，キーワードとカテゴリ間の関連付けを人手によりおこない，この関連付けに基づき，階層的な構造をもつカテゴリのなかから，キーワードのカテゴリのパスを1つに定める．
(キーワード): 自然言語処理 / 英作文支援 / キーワード分類

松本和幸, 湊純子, 土屋誠司, 任福継 :
日英対訳感情表現コーパスに基づく感情表現抽出手法の提案,
情報処理学会研究報告, Vol.2008, No.NL-184, 69-75, 2008年3月.

(要約): 本稿では,日英両言語における感情表現の特徴をコーパスに基づく統計的調査により導出し,得られた結果を用いた感情表現抽出手法の提案を行なう.感情タグ付きパラレルコーパスから得た感情カテゴリごとの感情表現の特徴には感情表現そのものが持つ特徴と周辺の形態素等が持つ特徴とがある.提案手法では,これらの複数の特徴を組み合わせることで,感情表現が示す感情の種類を判定する.具体的には,感情表現を構成する品詞,感情表現の出現位置,感情表現の前後の単語の品詞に着目し,感情表現の抽出を行なった.評価実験の結果,品詞特徴を用いた手法は"喜び"と"嫌悪"において判定精度90%以上という結果を得た.
(キーワード): 感性情報処理 / 感情タグ付き対訳パラレルコーパス

Ibrahim Nagwa, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Ryosuke Sumitomo and Seiji Tsuchiya :
Obstacles at Integration of Schools into ICT as regard to the Opinions of the Teachers and Administrators of Schools in Tokushima,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 377, Sep. 2007. Sohrab golam Mohammad, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Ryosuke Sumitomo and Seiji Tsuchiya :
Super-Function based English to Bengali Machine Translation,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 376, Sep. 2007. Sasayama Manabu, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Seiji Tsuchiya and Ryosuke Sumitomo :
Super-Function based machine translation using concept of words,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 375, Sep. 2007. Yin Dapeng, Shao Min, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
The hybrid strategy processing approach of Chinese complex long sentenct in Chinese-Japanese machine translation,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 374, Sep. 2007. Shinomiya Mizuho, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Ryosuke Sumitomo and Seiji Tsuchiya :
An approach of extracting the opinion based on the emotion words,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 373, Sep. 2007. Zhang Guodong, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
A Study on Text Summarization Based on Statistic Features,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 372, Sep. 2007. Yang Ye, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Document Retrieval Based on the Pragmatics Information,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 371, Sep. 2007. Li Yun, Huang Kaiyan, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Similar Word Association and Integration Based on WikiPedia Semantic Classification,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 370, Sep. 2007. Liu Song, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
The structure of the knowledge base of Confucius,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 368, Sep. 2007. Zhi Teng, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Multimedia Applications in Conversation System,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 367, Sep. 2007. Xia Ling, Tian Fang, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Corpus Feature Analysis for Sichuan Cuisine QA System,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 366, Sep. 2007. Tian Fang, Xia Ling, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Ontology Construction of Chinese Festivals,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 365, Sep. 2007. Kyoko Osaka, Tetsuya Tanioka, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa, Shu-ichi Ueno and Fuji Ren :
Spectrogram based on empathic understanding,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 364, Sep. 2007. Jiang Peilin, Fuji Ren, Shingo Kuroiwa, Seiji Tsuchiya and Ryosuke Sumitomo :
Speak Detection in Image Sequences,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 362, Sep. 2007. Yu Lei, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
A Study on Text Orientation Identification Based on SVM,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 361, Sep. 2007. Mi Liping, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
A study on the role of Chinese character and pictures in the learning,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 360, Sep. 2007. 山本麻由, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
感情タグつきコーパスの構築についての一考察,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 330, 2007年9月. 袴田愛, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
心的状態遷移ネットワークに基づく表情生成手法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 329, 2007年9月. 劉曄, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
構文解析に基づく類似度計算,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 328, 2007年9月. 竹内公紀, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
デザインの評価に特化した特徴量抽出法の検討,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 310, 2007年9月. 米麗英, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
日中機械翻訳における使役表現の処理,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 287, 2007年9月. 小西優輔, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
日本語学習者のための日本語慣用句学習支援システムの構築,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 286, 2007年9月. 湯浅隆運, 任福継, 黒岩眞吾, 土屋誠司, 住友亮翼 :
感情推定における発話者と聞き手の感情相違の利用についての一考察,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 285, 2007年9月. 足立征士, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
単語表記と音声から生起される感情の違いについての考察,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 284, 2007年9月. 松本和幸, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
感情表現主体判定に基づく話者感情推定,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 283, 2007年9月.

(要約): 本研究では，複数話者間における会話からの感情推定において重要となる，感情表現主体の判定手法を提案する．感情は一般的には，対人感情と自我感情に分けることができるが，それらの感情の判別には，発話文の主語が何であるかが重要となる．本研究は，人称代名詞に着目し，人称代名詞の種類別に感情が誰に生起しているか，誰に対しての感情であるかを判別することを目的とする．

三品賢一, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
感情辞書を用いた感情類似度計算手法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 282, 2007年9月. 山田大地, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
N-gramを用いた顔文字の表情分類手法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 281, 2007年9月. 喜多雅彦, 柘植覚, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
多数話者内での順位情報を用いた話者照合,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 280, 2007年9月. 大林克行, 柘植覚, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
音素毎の話者識別性能の調査,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 279, 2007年9月. 井澤健, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
音声対話情報案内システムにおける質問文検索手法について,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 278, 2007年9月. 佐藤達也, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
知的案内システムにおけるコンテンツ収集について,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 277, 2007年9月. 久積克年, 任福継, 黒岩眞吾, 土屋誠司, 住友亮翼 :
視点を考慮した明示的な関係の抽出について,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 276, 2007年9月. 渋谷隼人, 任福継, 黒岩眞吾, 住友亮翼, 土屋誠司 :
ユーザの嗜好に着目したWEBサイト構築支援について,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 248, 2007年9月. 源祐輔, 任福継, 黒岩眞吾, 住友亮翼, 土屋誠司 :
人物特質性と顔表情の関連性について,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 191, 2007年9月. 那琳, 任福継, 黒岩眞吾, 土屋誠司, 住友亮翼 :
局部特徴に基づく顔識別,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 190, 2007年9月. 高橋新之介, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
感情認識のための顔表情DBの構築について,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 189, 2007年9月. 馬嘉, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
表情認識システムの新しい画像処理方法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 188, 2007年9月. 川島宏文, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
対話型案内コンテンツを用いた学習の有効性評価,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 187, 2007年9月. 平井孝則, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
突発性雑音に頑健な音声認識の為の繰り返し発声を用いた音声強調法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 154, 2007年9月. 佐野貴彦, 土屋誠司, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
感情情報を用いた日本語慣用句教授学習システムの研究,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 7, 2007年9月. 柘植覚, 黒岩眞吾, 喜多雅彦, 蒔苗久則, 長内隆, 鎌田敏明, 谷本益巳, 福見稔, 任福継 :
日本語大規模話者認識用データベースを用いた話者識別実験,
日本音響学会秋季研究発表会, 97-98, 2007年9月. 蒔苗久則, 長内隆, 鎌田敏明, 谷本益巳, 柘植覚, 黒岩眞吾, 任福継 :
発話内容が骨導音を用いた話者照合に与える影響に関する検討,
日本音響学会秋季研究発表会, 97-98, 2007年9月. 楊曄, 松本和幸, 劉松, 任福継, 黒岩眞吾 :
語用情報に基づく『論語』の質問応答システムに関する研究,
言語処理学会第13回年次大会, 1010-1013, 2007年3月.

(要約): 我々は，『論語』に関する単なる全文検索システムではなく，『論語』の内容検索を支援するシステムを開発している．本論文では，『論語』の言語表現の特徴に応じて，語用情報とカテゴリに基づく検索手法を提案した．抽出したカテゴリは，大分類と小分類がある．大分類は学習，教育,友，治国，教養など17種類ある．また，既存の『論語』関連サイトや著作を参考し，語用情報を抽出した．本システムを用いると，ユーザの質問に対し，『論語』からの適切な文章が返される．
(キーワード): 論語 / 語用情報 / カテゴリ / 質問応答

柘植覚, 清田啓二, 獅々堀正幹, 北研二, 任福継, 福見稔, 黒岩眞吾 :
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, 165-166, 2007年3月. 喜多雅彦, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
多数の話者モデル内での順位情報を用いた話者照合,
日本音響学会春季研究発表会, 161-162, 2007年3月. 高階政吏, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
音声認識を用いた帯域制限音声の広帯域化手法,
日本音響学会春季研究発表会, 297-298, 2007年3月. 光吉俊二, 田中靖人, 柴崎晃一, 任福継, 黒岩眞吾 :
韻律情報に基づく自然感情の認識システムによる脳情動研究,
Brain Communication研究会, 33-43, 2006年9月.

(キーワード): QA system

柘植覚, 小澤光広, 獅々堀正幹, 福見稔, 任福継, 北研二, 黒岩眞吾 :
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, 277-278, 2006年9月. 任福継 :
言語・表情など外観情報と心的状態遷移ネットワークに基づく人間感情の認知について,
情報処理学会研究会報告, Vol.2006, No.73, 43-48, 2006年9月.

(要約): 感情計算と知能技術は感性と理性の対立から高いレベルでの統一体になっていると認識しているが，従来の音声・言語などの外観情報だけのモデルでは，人間の感情をモデル化し伝えることは到底不可能である．我々は人間の心的な特性に着目し，話者の感情測定モデル及びコンピュータの感情シミュレーションモデル，即ち，人間感情の認知及び機械感情の創生ができる，汎用的なエージェントを開発している．この講演では言語・表情・音などの外観情報と我々の提案した心的状態遷移ネットワークに基づく人間感情の認知について述べる．さらに，発表では本稿で記述しきれなかった最新成果・アプリケーション実例も紹介する．

大坂京子, 谷岡哲也, 川西千恵美, 多田敏子, 任福継, 小林春男 :
人の感情変化と脳波活動電位量の変化との関連,
日本看護福祉学会誌, Vol.12, No.1, 50-51, 2006年7月. 柘植覚, 獅々堀正幹, 任福継, 北研二, 黒岩眞吾 :
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, 157-158, 2006年3月. 柘植覚, 獅々堀正幹, 任福継, 北研二, 黒岩眞吾 :
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, 221-222, 2005年9月. 柘植覚, 梅田良幸, 任福継, 黒岩眞吾 :
ベクトル量子化とEarth Mover's Distanceを用いた分散型話者認識手法,
日本音響学会春季研究発表会, 17-18, 2005年3月. 柘植覚, 獅々堀正幹, 北研二, 任福継, 黒岩眞吾 :
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, 129-130, 2005年3月. 胡海青, 任福継, 黒岩眞吾, 張樹武 :
中国語文型の特徴を利用した観光質問応答システムの構築,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.D5-4, 1080-1083, 2005年3月. 顔加軍, 姜沛林, 黒岩眞吾, 任福継 :
複合語構成規則を用いた意味解析,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.C5-1, 1036-1039, 2005年3月. Mohamed Abdel Fattah, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Speaker Recognition for DSR,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.D4-3, 934-937, Mar. 2005. 金珍玉, 任福継, 黒岩眞吾 :
中韓機械翻訳におけるスーパー関数の構築について,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.A4-4, 558-855, 2005年3月. Mohamed Abdel Fattah, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Use of Stemming for Information Retrieval,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.B3-4, 562-565, Mar. 2005. 尹大鵬, 邵敏, 任福継, 黒岩眞吾 :
統計情報と構文知識を利用した「把」文型の翻訳手法,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.A3-8, 542-545, 2005年3月. 邵敏, 尹大鵬, 任福継, 黒岩眞吾 :
中日数量詞の機械翻訳規制を開発するための調査分析,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.A3-2, 518-521, 2005年3月. Qiong Liu, Fuji Ren, Xin Lu and Shingo Kuroiwa :
From Knowledge to Linguistic Expression -A Novel Stock Market Expert System using Extended Super-Function,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.A2-2, 348-351, Mar. 2005. 張羽, 任福継, 黒岩眞吾 :
中国語感性処理における感性辞書の構築,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.S1-7, 148-165, 2005年3月. 松本和幸, 任福継, 黒岩眞吾 :
語の意味情報を考慮した感情推定アルゴリズム,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.S1-2, 145-148, 2005年3月.

(要約): 人間の感性(音，表情，乃至感情)に含まれる情報を認識し抽出することは，コンピュータが「人間との違和感がない」コミュニケーションを実現するためには必要不可欠なポイントである．我々の研究グループでは，コンピュータに人間特有の温かさや優しさを持たせようという試みとして，感性コンピュータの構築に関する研究が行われているが，当面，高齢者の生活を支援し，介護を軽減させる感性を持つ福祉ロボット構築のための基礎研究として，人間の会話文からの感情推定の研究を行っている．本稿では，会話文中に含まれる感情語彙に感情属性値を与えるために，感情辞書を構築し，感情生起事象文型パターンに基づく感情推定アルゴリズムを提案する．
(キーワード): 会話 / 福祉ロボット / 自然言語処理 / 感性

小西優輔, 任福継, 黒岩眞吾 :
自然言語処理技術を用いた中学理科教授学習システム,
言語処理学会第11回年次大会, Vol.D1-8, 133-136, 2005年3月. 柘植覚, 梅田良幸, 任福継, 黒岩眞吾 :
Earth Mover's Distanceを用いた分散型話者認識手法,
日本音響学会秋季研究発表会, 91-92, 2004年9月. 柘植覚, 森陽司, 任福継, 黒岩眞吾 :
複数の参照雑音モデルを用いた風雑音除去手法,
日本音響学会秋季研究発表会, 723-724, 2004年9月. 福田一平, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
分散音声認識フロントエンドを用いた話者認識実験,
日本音響学会春季研究発表会, 175-176, 2004年3月. 田中康司, 黒岩眞吾, 柘植覚, 任福継 :
HMM音声合成を用いた音響モデル適応法,
情報科学技術フォーラム(FIT)2003, 251-252, 2003年9月. 田中康司, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
HMM音声合成を用いた音響モデル適応法,
日本音響学会秋季研究発表会, 133-134, 2003年9月. 小林邦嘉, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
音声認識·音声合成を用いた音声途切れ補間手法の評価,
日本音響学会秋季研究発表会, 321-322, 2003年9月.

(要約): 近年のVoIP技術発展に伴い，IP電話が急速に普及しつつある． IP電話の本質的な問題として(特に無線区間がある場合)，パケット損失による音声品質の劣化が挙げられる．長い区間の音声途切れ及び複数音素の欠落に対処する手法として音声認識·音声合成を用いた音声途切れ補間手法を提案した．本稿では，特定女性話者モデルを用いて主観評価実験及び客観評価実験を行い，提案手法の有効性を示す．

松本和幸, 黒岩眞吾, 任福継 :
感情計測システムについて,
信学技報, Vol.103, No.114, 55-60, 2003年6月.

(要約): 近年,少子化や核家族化のため,高齢者が高齢者を介護しなければならない状況が現実のものとなりつつある.我々は高齢者の生活を支援し, 介護を軽減させる感性を持つ福祉ロボットの研究開発を行っているが,その基礎となる研究の1つとして,人間の会話文からの感性の計測があげられる.本論文では,感性を持つ福祉ロボット構築のための会話文の感情計測アルゴリズムについて提案し,このアルゴリズムに基づくプロトタイプシステムを構築し,その妥当性を検証する.
(キーワード): 会話 / 福祉ロボット / 自然言語処理 (natural language processing)

小林邦嘉, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
音声認識·音声合成を用いた音声途切れ補間手法,
日本音響学会春季研究発表会, 179-180, 2003年3月.

(要約): 近年のVoIP技術発展に伴い，IP電話が急速に普及しつつある． IP電話の本質的な問題として(特に無線区間がある場合)，パケット損失による音声品質の劣化が挙げられる．この問題を解決する手法として，G711 Appendix Iが利用されている．しかし，この手法は長い区間の音声途切れ及び複数音素の欠落に対応していない．そこで，この問題を解決するために，音声認識·音声合成を用いた音声途切れ補間手法を提案した．

松本和幸, 任福継, 黒岩眞吾 :
感性コンピュータの基礎研究ーその1:感性情報処理の現状，問題と展望ー,
平成14年度電気関連学会四国支部連合大会, 280, 2002年10月.

(要約): 本研究では，人間の感性を理解するコンピュータ「感性コンピュータ」を実現するために何が必要か，そして，現時点での問題点について考察する．

正田忠, 小西優輔, 任福継, 黒岩眞吾 :
自然言語処理技術を用いた中学理科教授学習システム構想,
電気関連学会四国支部連合大会, 279, 2002年10月. 森崎悠子, 任福継, 黒岩眞吾 :
文脈情報を利用した会話文における人物の感情計測,
電気関連学会四国支部連合大会, 278, 2002年10月. 小西優輔, 正田忠, 任福継, 黒岩眞吾 :
中学理科の教師協調教育支援システムについて,
電気関連学会四国支部連合大会, 277, 2002年10月. 柘植覚, 黒岩眞吾, 任福継, 北研二 :
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, 171-172, 2002年3月. 柘植覚, 黒岩眞吾, 任福継, 北研二 :
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, 177-178, 2001年10月. 財満康通, 安川涼子, 任福継, 相沢輝昭 :
統計手法と言語特徴を用いたテキストアライメント,
信学技報, Vol.NLC2000, No.75, 1-8, 2001年3月. Fuji Ren, Zhou Qiang and Shi Hongchi :
Automatic Extraction of Important Sentences and Its Valuation,
IEICE Technical Report, Vol.100, No.100, 17-24, May 2000. 任福継, 財満康通 :
自然言語記述からプログラムへの生成を支援するシステムの提案,
1-12, 1999年3月. Fuji Ren, Zhang Jianping and Luo Zhensheng :
Word Segment in the Real World,
Natural Language Processing, Vol.98, No.2, 79-86, May 1998. 任福継, 定永靖史 :
統計情報と文章構造特徴に基づく重要文の自動抽出,
情報処理学会研究報告, Vol.98, No.2, 71-78, 1998年5月. Fuji Ren and Nie Jianyun :
Automatic Word Segmentation of Chinese Texts Based On Sensitive Words Concept,
Natural Language Processing, Vol.98, No.1, 17-24, Apr. 1998. 任福継, 范莉馨, 簡幼良, 栃内香次 :
対訳コーパスから細粒度翻訳知識の自動獲得手法,
情報処理全大論文集, 247-248, 1998年3月. Fuji Ren :
Super-Function Based Machine Translation,
Natural Language Processing, Vol.97, No.69, 21-28, May 1997. 任福継 :
日中会話文機械翻訳における不適格な表現の処理,
情報処理学会研究報告, Vol.112, No.7, 45-52, 1996年. 任福継 :
中日言語のTSPO特徴及びCJMTへの応用について,
人工知能学会全国大会論文集, 637-640, 1994年6月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
中国語表層構造の特徴を利用した中日機械翻訳手法,
情報処理学会第38回全国大会, 129-130, 1994年3月. 任福継 :
意味属性と表層構造特徴を利用した中国語文の生成,
情報処理学会第38回全国大会, 131-132, 1994年3月. 任福継 :
TSPO特徴を利用した中日機械翻訳,
情報処理学会研究報告, Vol.94, No.77, 129-136, 1994年. 任福継 :
21世紀の機械翻訳理想像----超並列機械翻訳,
CSK創業記念論文, 1-12, 1993年6月. 任福継 :
中日機械翻訳における可保留曖昧関係について,
1993年度人工知能学会全国大会論文集, 529-532, 1993年6月. 任福継 :
超並列機械翻訳システムにおける家族モデルについて,
信学全大, 117, 1993年3月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
機械翻訳における中国語の離合詞について,
信学全大, 118, 1993年3月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
文の分解に基づく中日機械翻訳システム,
信学技報, Vol.93, No.132, 49-56, 1993年. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
中日機械翻訳における離合詞の処理手法,
信学技報, Vol.93, No.132, 33-40, 1993年. 任福継 :
日中機械翻訳における中国語定語の処理,
信学技報, Vol.93, No.132, 41-48, 1993年. 任福継 :
JCMTにおける訳文の特殊な数量表現に関する一考察,
情処研報NLP, Vol.92, No.74, 1-8, 1992年9月. 任福継 :
超並列機械翻訳のパラダイムについて,
情報処理学会情報科学の会, 1-8, 1992年8月. 任福継 :
超並列自然言語処理,
情報処理学会情報科学の会, 9-12, 1992年8月. 任福継 :
分散協調方式を用いた対話文の機械翻訳,
言語処理学会第2回年次大会発表論文集, 5-8, 1992年2月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
構文構造の特徴に着目した中日機械翻訳システム,
電気関係学会北連大論文集, 417-418, 1991年10月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
中日機械翻訳における構文構造の特徴に着目した訳文生成,
信学技報 NLC, Vol.91, No.30, 25-32, 1991年10月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
中国語の複合語生成実験システム,
電気関係学会北連大論文集, 335-336, 1990年10月. 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
格関係と意味属性による補助語の推定手法,
電気関係学会北連大論文集, 333-334, 1990年10月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
中国語文中の複合語の生成について,
信学技報NLC, Vol.90, No.1, 1-8, 1990年5月. 任福継, 范莉馨, 宮永喜一, 栃内香次 :
JCMTSにおける慣用表現の解析手法,
信学技報NLC, Vol.90, No.2, 9-16, 1990年5月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
中国語の浅層解析の実験システムについて,
信学全大論文集D, 91, 1990年3月. 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
慣用表現の訳文生成について,
92, 1990年3月. 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
日中機械翻訳システムにおける慣用表現のエンコードとデコード,
信学技報NLC, Vol.89, No.30, 39-46, 1989年10月. 范莉馨, 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
中国語浅層解析の一手法,
電気関係学会北海道市部連合大会論文集, 322-323, 1989年10月. 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
JCMTSにおける慣用表現のエンコードおよびデコード,
338-339, 1989年10月. 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
コード方式日中機械翻訳の実験システムJCMTの概要,
情処研報, Vol.72, No.7, 1-8, 1989年5月. 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
コード方式日中機械翻訳の実験システムについて,
電子情報通信学会全国大会論文集, 6-30, 1989年3月. 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
コード方式日中機械翻訳システムの構想,
332-333, 1988年10月. 任福継, 宮永喜一, 栃内香次 :
グラフ故障シミュレーションアルゴリズムに関する研究,
信学技報, Vol.88-63, 1-8, 1988年10月.

研究会・報告書

Changqin Quan and Fuji Ren :
Chinese Emotional Expressions Analysis: Construction of a Blog Emotion Corpus,
情報処理学会研究報告, Vol.2009, No.NL-189, 49-55, Jan. 2009. Li Yun, Huang Kaiyan, 土屋誠司, 任福継 :
Searching and Computing for Vocabularies with Semantic Correlations from Chinese Wikipedia,
情報処理学会研究報告, Vol.2008, No.NL-184, 105-112, 2008年3月.

(要約): This paper introduces our research and experiment on searching for semantically correlated vocabularies in Chinese Wikipedia pages and computing semantic correlations. Based on the 54, 745 structured documents generated from Wikipedia pages, we explore about 400,000 pairs of Wikipedia vocabularies considering of hyperlinks, overlapped text and document positions. Semantic relatedness is calculated based on the relatedness of Wikipedia documents. From comparing experiment we analyze the reliability of our measures and some other properties.

劉曄, 籐智, 土屋誠司, 任福継 :
VSMに基づくSVMと構文解析手法を用いた旅行案内システムの構築,
情報処理学会研究報告, Vol.2008, No.NL-184, 19-24, 2008年3月.

(要約): Web上には多種多様な情報が莫大な量存在する現在,分からないことは何でもWebを利用して調べることができる.しかしその反面,情報過多な状況下で,本当に欲しい情報を見つけにくくなっていることもまた現実である.特に,検索したい情報に対する知識が乏しいとき(例えば,観光に出かける場合など)にはその現象は顕著である.そこで本研究では,ユーザが入力したクエリーをその内容によって事前にSVMにより分類し,その結果を利用してVSMにより類似度計算を行う構成の観光案内システムを提案した.実験の結果,約55%の性能であることが分かったが,SVMによるクエリー分類を行わない手法に比べて約22%性能が向上することを確認した.これらのことから,本研究で提案した構成は有効であるといえる.

足立征士, 土屋誠司, 任福継 :
単語表記と音声特徴を用いた聞き手の感情推定手法の提案,
人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会, Vol.SIG-SLUD, 9-14, 2008年3月. 袴田愛, 土屋誠司, 任福継 :
心的モデルを用いた会話エージェントの表情生成手法,
人工知能学会言語・音声理解と対話処理研究会, Vol.SIG-SLUD, 3-8, 2008年3月. 四宮瑞穂, 三品賢一, 土屋誠司, 任福継 :
新聞記事の意見抽出のための感情語辞書の有効性に関する考察,
信学技報, Vol.TL2007, No.46, 31-36, 2007年.

(要約): 社説などに代表されるように新聞記事には意見を含むものが多く存在し,その情報の重要性も高い.我々は意見を記述するのに利用される感情表現に着目し,新聞記事の意見抽出における感情語の利用の有効性を調査した.検証した新聞記事は新聞数社の社説とプロ野球の試合結果に関する記事である.抽出する意見は今回として肯定・否定・どちらでもないに限定している.肯定・否定記事の単語の出現頻度に基づく単語辞書を用意し,感情語辞書を用いた手法と意見抽出精度を比較した結果,野球記事では感情語辞書のみを用いる意見抽出法において71%の精度が得られた.社説記事では感情語辞書を用いる手法は36%しか得られなかったが出現頻度を用いた手法によりある程度の精度を得る事ができた.新聞記事の意見抽出において有効な品詞についても考察している.

久積克年, 住友亮翼, 土屋誠司, 任福継 :
明示的な関係にある語彙の抽出,
信学技報, Vol.TL2007, No.46, 31-36, 2007年.

(要約): 本稿では明示的な関係にある語彙の抽出手法について提案する.一般的に語彙関係の抽出には明示的な関係が抽出されていないことが多い.この原因としてアスペクトや利用目的によって関係が変化すること,人的作業が必要である特殊な辞書や学習手法が利用されていることが考えられる.しかし,知識情報システムやテキストマイニングでは利用目的に応じて明示的な関係が抽出される方が望ましい.そこで,明示的な関係の抽出のために同一文内に出現する語彙同士には関係があり,同じ語彙を含む文にはその語彙に対応する関係があるという仮定から明示的な関係にある語彙の抽出を行った.実験では対象語彙を"火事",明示的な関係を表す語彙を"原因"として"火事-原因-X"という明示的な関係にある語彙"X"の抽出を行った.また,抽出対象とするテキストデータは一年分の新聞記事とWebページの2種類とし,新聞記事では共起頻度をWebページでは検索ヒット数を利用した関連度計算を行った.その結果から本手法の有効性を検証し,利点と問題点について考察する.

Junko Minato, Matsumoto Kazuyuki, Seiji Tsuchiya, Ryosuke Sumitomo, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
A Study on Color and Emotion in Japanese and English,
Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers, 363, Sep. 2007. Zhi Teng, Ye Liu, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa :
Search Computing Based on Google API for QA System,
情報処理学会研究報告, Vol.2007, No.76, 91-99, Jul. 2007.

(要約): Search computing has been widely used in the field of natural language processing. In recent years, the QA System has been successfully applied to a number of applications, but the limited amounts and the incertitude of answer weremuch in evidence. The wealth of information on the web makes it an attractive and simple resource for seeking quick information. Recently being quite successful in providing keyword based access to web pages, commercial search portals still lack the ability to answer questions expressed in a natural language of Chinese. In this paper we propose a new method based on the Google WEB API for the QA System in restricted domains. The experiment showed that this method can get the more accurate result.

篠山学, 土屋誠司, 黒岩眞吾, 任福継 :
Super-Functionを用いた日英機械翻訳における日付・時間表現の抽出,
情報処理学会研究報告, Vol.2007, No.76, 163-168, 2007年7月.

(要約): 用例に基づく機械翻訳の一つであるSuper-Function(SF)に基づく機械翻訳は,名詞を変数化することで用例の適用範囲を広げられるという特長を持つが,名詞以外の表現を含む日付・時間表現では,日付・時間表現全体をひとつの名詞として抽出することができず,その数字部分しか変数化できないという問題があった.この問題を解決するため,本稿では,日付・時間表現を抽出する手法を提案する.SFに基づく機械翻訳では名詞を抽出するために名詞判定規則を用いている.また抽出した各名詞の言語間の対応を得るために単語辞書を用いている.本手法ではまず名詞判定規則に日付・時間表現を抽出する規則を追加し日付・時間表現を抽出した.次に抽出した日付・時間表現を日英に共通な形に変換することで日付・時間表現の対応を得た.作成した規則を用いて評価実験を行ったところ日本文で適合率96.7%,再現率98.2%,英文で適合率94.7%,再現率92.7%を得られた.

藤原祥平, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
分散音声認識を用いた音声対話システムの検討,
言語・音声理解と対話処理研究会, Vol.2007, No.A701, 13-18, 2007年7月. 喜多雅彦, 柘植覚, 黒岩眞吾, 任福継 :
多数の話者モデル内での順位情報を用いた話者照合,
言語・音声理解と対話処理研究会, Vol.2007, No.A701, 7-12, 2007年7月. 平井孝則, 住友亮翼, 黒岩眞吾, 任福継 :
突発性雑音に頑健な音声認識実現のための繰り返し発声を用いた音声強調法の提案,
言語・音声理解と対話処理研究会, Vol.2007, No.701, 1-6, 2007年7月. 三品賢一, 土屋誠司, 黒岩眞吾, 任福継 :
N-gram出現頻度を用いた感情類似度計算,
情報処理学会研究報告, Vol.2007, No.76, 37-42, 2007年7月. 山本麻由, 土屋誠司, 黒岩眞吾, 任福継 :
感情コーパス構築のための文中の語に基づく感情分類手法,
情報処理学会研究報告, Vol.2007, No.76, 25-30, 2007年7月.

(要約): 感情に関わる研究において,言語データに発話者の感情を表すタグ(感情タグ)を付与した感情コーパスの構築が望まれている.しかし,人手で作成するには多くのコストを要する.そこで本稿では,感情コーパス作成の自動化を目指し,文中の語に基づいたナイーブベイズによる感情分類手法を提案する.Webから収集した学習データを用いた評価実験により提案手法の有効性を確認する.

川島宏文, 土屋誠司, 黒岩眞吾, 任福継 :
実用会話システムにおける対話型案内コンテンツの構築,
情報処理学会研究報告, Vol.2007, No.76, 1-6, 2007年7月.

(要約): これまでのwebにおける観光案内コンテンツは一方向的に情報発信を行っている.そこで我々は, CAIWAシステムを用い,ユーザの質問に回答できる対話型案内コンテンツを作成した.コンテンツとして徳島の観光名所を取り上げ,特徴や歴史等を案内することができる.ユーザは観光案内動画を閲覧中に疑問や質問などをテキストまたは音声で入力することで動画像と音声によってその回答を得ることが出来る.これにより,ユーザとの柔軟な質問応答のやりとりを実現した.

Junko Minato, Bracewell B. David, Shingo Kuroiwa and Fuji Ren :
Automatically Identifying Emotion from Bilingual Text,
2005 Shikoku-section Joint Convention Record of The Institutes of Electrical and Related Engineers, 351, Sep. 2005.

(要約): Emotion is important for understanding the semantics of language. As such, much research has been done in finding the emotion from a user or from a text. For example, research has been done in linking facial expressions to affective meaning [1]. Also, in [2] they look at tagging words with their emotion. In this paper, we will look at finding emotion from bilingual texts. The target languages are Japanese and English. The first step is to build an emotion ontology, which will be used by the system to determine the emotion of a word. Then we will build a system to find emotion words and their corresponding emotions in bilingual texts.
(キーワード): Affective computing / Corpus / Ontology

黒岩眞吾, 柘植覚, 任福継, 來山征士 :
統計的手法を用いた音声信号の復元手法の改良,
徳島大学工学部研究報告, Vol.50, 26-32, 2005年3月.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 45182

(徳島大学機関リポジトリ: 45182) 梅田良幸, 福田一平, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
Earth Mover's Distanceを用いた分散型話者認識,
信学技報, Vol.SP2004, No.51, 25-30, 2004年8月.

(要約): 本稿ではノンパラメトリックな話者認識手法を提案する．話者モデルと認識対象データはそれぞれ，話者登録用音声並びに認識対象音声から得られた特徴パラメータを量子化したデータの集合 (ノンパラメトリックな分布) で構成される．話者認識時に必要となる距離尺度には， Earth Mover's Distance を用いる．提案手法の有効性を検証するため，特徴パラメータ抽出に ETSI 標準 DSR フロントエンドを用いて，男性話者21名によるテキスト独立型話者識別実験を行い良好な結果を得た．

森陽司, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
複数雑音モデルを用いた風雑音除去手法,
信学技報, Vol.SP2004, No.52, 31-36, 2004年8月. 森陽司, 柘植覚, 任福継, 黒岩眞吾 :
複数の雑音モデルを用いた風雑音除去手法,
信学技報, Vol.SP2004-52, 31-36, 2004年8月. 小西優輔, 正田忠, 任福継, 黒岩眞吾 :
自然言語処理技術を用いた中学理科教授学習システムの研究,
信学技報, Vol.NLC2003-11, 61-66, 2003年6月. 長野信男, 任福継, 黒岩眞吾 :
顔特徴を用いた表情の認識,
信学技報, Vol.NLC2003-11, 61-66, 2003年6月. 黒岩眞吾, 北研二, 任福継, 柘植覚 :
分散型話者照合方式に関する研究,
平成14年度∼平成16年度科学研究費補助金(基盤研究(B)(2))研究成果報告書, Vol.14350204, 1-227, 2005年5月.

特許: 任福継 : 「スーパー関数，機械翻訳方式」, 特願2004-246349, . 任福継, 范莉馨 : 「離合詞処理方式」, 特願5-226640, . 任福継, 范莉馨 : 「中日機械翻訳方式，関連語」, 特願5-226639, . 任福継 : 「日中機械翻訳における定語処理方式」, 特願5-197949, . 任福継, 范莉馨 : 「中国語複合語自動合成装置」, 特願5-115233, . 任福継 : 「日中機械翻訳方式」補助語, 特願5-81346, . 任福継 : 「日中機械翻訳方式」常用文型, 特願5-81345, .
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: 異なるコミュニティにおいて誤解されやすい表現の感性的言語変換に関する研究 (研究課題/領域番号: 20K12027 )
多属性感性の共感度を用いた発話誘発による対話継続法 (研究課題/領域番号: 15H02770 )
脳と心を持たせる進化的アドバンスド知能ロボットの創造 (研究課題/領域番号: 15H01712 )
ロボットの心の創造・開発・介護ロボットへの応用 (研究課題/領域番号: 22240021 )
工学的側面から心の豊かさを扱う学問体系の確立 (研究課題/領域番号: 21650030 )
クリニカルパスを用いた精神科看護管理支援システムの開発・評価・改良 (研究課題/領域番号: 20390544 )
知能メディア技術に基づくユビキタス学習環境の創生 (研究課題/領域番号: 19300029 )
統計的手法を用いた知識情報モデルに基づく知的信号処理手法に関する研究 (研究課題/領域番号: 17656128 )
時期差・時間差・気分による音声変動の解明と分散型話者認識への応用に関する研究 (研究課題/領域番号: 17300065 )
治療的コミュニケーション技術を教育するための「客観的感情表示システム」の作成 (研究課題/領域番号: 15390680 )
スーパー関数とコーパス知能化技術に基づく英作文支援システムに関する研究 (研究課題/領域番号: 14380166 )
分散型話者照合方式に関する研究 (研究課題/領域番号: 14350204 )
自然言語処理技術を用いた理科教授学習システムに関する研究 (研究課題/領域番号: 14022237 )
異種木構造データベースに対する制約問合せ処理の研究 (研究課題/領域番号: 12680394 )
スーパー関数に基づく日中英機械翻訳と情報検索に関する研究 (研究課題/領域番号: 11480080 )
JCE-TC : 日・中・英対訳コーパスの開発及びその応用 (研究課題/領域番号: 09044179 )
T+文法の開発及びその日中言語処理への応用に関する研究 (研究課題/領域番号: 08878050 )
生物科学分野の分類情報を統合した大量知識ベースの構築・利用技術に関する研究開発 (研究課題/領域番号: 08283104 )
協調・融合技術を用いる中日機械翻訳システムに関する研究 (研究課題/領域番号: 07780344 )
研究者番号（20264947）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。

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2024年11月25日更新

専門分野・研究分野: 言語理解とコミュニケーション (Language Understanding and Commnication)
感性情報処理 (Affective Computing)
計算機科学 (Computer Science)
知能ロボット
ソーシャル·コンピューティング
所属学会・所属協会: International Journal of Advanced Intelligence
Research journal on Computer science and computer engineering with applications
Enterprise Information Systems
CAAI transactions on Intelligent System
Research
International Interdisciplinary Journal of Information
Editor International Journal of Information Technology and Decision Making
International Journal of Innovative Computing, Information and Control
Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
Journal of Chinese Information Processing
The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications
International Journal of Information Acquisition
Journal of Science & Technology Review
情報処理学会
Artificial Intelligence Society of Japan
The Asia-Pacific Association for Machine Translation
The Association for Chinese Scientists in Japan
言語処理学会
LASSO
The Chinese and Oriental Languages Information Processing Society
Chinese Academy of Science and Engineering in Japan
ACL
IASTED
IEEE Computer Society
SPIE The International Society for Optical Engineering
教育システム情報学会
電子情報通信学会
社団法人人工知能学会
IEEE
International Journal of Informayion Acquisition, Word Scientific
Asian Information-Science-Life
International Journal of Information Technology and Decision Making
International Journal of INFORMATION
the IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control, ISC 2007
IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 2007
the IASTED International Conference on Computational Intelligence 2007
the International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications
Eighth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics
International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing
the IASTED International Conference on Computational Intelligence
15th International Conference on Computing
5th Mexican International Conference on Artificial Intelligence
The 3th Students' workshop on Computational Linguistics
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing
the IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control
The Fourth International Conference on Information
Proceedings of the WSEAS international Conference
The Third International Workshop on Natural Language Understanding and Cognitive Science
Seventh International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics
Sixth IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems ISSADS
IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing
Fourth International Conference on Information and Management Sciences
IEEE International Conference on Information Acquisition
11
the International Conference on Chinese Computing 2005
IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications
Fifth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics
Fifth IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems, ISSADS 2005
International Conference on Information 2004
The International Conference on Knowledge Sharing and Collaborative Engineering
The Eighth IASTED international Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ASC 2004
The 6th IASTED International Conference on Signal and Image Processing
4th International Workshop on Natural Language and Information Systems
International Symposium on Science and Technology in the Twenty-First Century
IEEE International Conference on Information Technology Coding & Computing
International Workshop on Machine Translation and Multilingual Information Retrieval
The IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications
Fifth International Conference on Intelligent Text Processing and Computacional Linguistics
Fourth IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems
2003 IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics
Andrei Ershov Fifth International Conference, PERSPECTIVES OF SYSTEM INFORMATICS
7th IASTED International Conference Artificial Intelligence and Soft Computing
Second Sighan Workshop on Chinese Language Processing
IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing
20th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages
Chinese Academy of Sciences Symposium on Data Mining and Knowledge Management
The IASTED International Conference on Intelligent Systems & Control, ISC 2003
"Natural Language Engineering for Machine Translation and Knowledge Management Systems" in MLMTA'03
The 17th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation
CICLing-2003, Fourth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics
The 1st International Conference on Advanced Intelligence
感性情報処理
8th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
2nd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems
2011 International Conference on Information Theory and Information Security
Multi-Conference on Advanced Intelligence
The 9th International Conference on Rough Sets and Knowledge Technology
3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems
The Second IEEE International Conference on Enterprise Systems
9th International Conference on Naturanl Language Processing and Knowledge Engineering
10th International Conference on Naturanl Language Processing and Knowledge Engineering
11th International Conference on Naturanl Language Processing and Knowledge Engineering
Chinese Association for Artificial Intelligence
14th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control
The 4th Asian Conference on Artificial Intelligence Technology
委員歴・役員歴: International Journal of Advanced Intelligence (Editor in Chief)
Research journal on Computer science and computer engineering with applications (EDITORIAL BOARD)
Enterprise Information Systems (EDITORIAL BOARD)
CAAI transactions on Intelligent System (EDITORIAL BOARD)
Research (Associate Editor)
International Interdisciplinary Journal of Information (Area Editors-in-Chief)
Editor International Journal of Information Technology and Decision Making (IJITDM) (Editor)
International Journal of Innovative Computing, Information and Control (Associate Editor)
Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications (Editor)
Journal of Chinese Information Processing (Editor)
The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications (Editor)
International Journal of Information Acquisition (Editor)
Journal of Science & Technology Review (Editor)
情報処理学会 (会員 [1988年4月])
Artificial Intelligence Society of Japan (Member [1992年4月〜2001年4月])
The Asia-Pacific Association for Machine Translation (Member [1993年6月])
The Association for Chinese Scientists in Japan (President [1993年5月〜1995年12月])
LASSO(Linguistic Association of the Southwest, USA)
Chinese Academy of Science and Engineering in Japan (会長 [2001年6月〜2004年6月])
ACL(The Association for Computational Linguistics USA)
IASTED(The International Association of Science and Technology for Development USA)
教育システム情報学会 (会員)
電子情報通信学会 (会員)
社団法人人工知能学会 (会員)
International Journal of Informayion Acquisition, Word Scientific (Editor)
Asian Information-Science-Life (Associate Editor)
International Journal of Information Technology and Decision Making (Editor)
International Journal of INFORMATION (Area Editors-in-Chief)
the IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control, ISC 2007 (International Program Committee)
IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 2007 (Conference Chair)
the IASTED International Conference on Computational Intelligence (CI) 2007 (International Program Committee)
the International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science (NLPCS-2007) (Program Committee)
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 2007) (International Program Committee)
Eighth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee)
International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing (General Chair)
the IASTED International Conference on Computational Intelligence (CI 2006) (International Program Committee)
15th International Conference on Computing (Program Committee Member)
5th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (Program Committee Member)
The 3th Students' workshop on Computational Linguistics (Vice-Chairmen of Advisory Board)
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2006) (International Program Committee)
the IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control (ISC 2006) (International Program Committee)
The Fourth International Conference on Information (Co-Chair of Conference)
Proceedings of the WSEAS international Conference (Associate Editor)
The Third International Workshop on Natural Language Understanding and Cognitive Science (Program Committee)
Seventh International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee)
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 2006) (International Program Committee)
Sixth IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems ISSADS (Scientific Committee)
IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (Conference Chair)
the IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control (ISC 2005) (International Program Committee)
International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (Program Committee)
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2005) (International Program Committee)
Fourth International Conference on Information and Management Sciences (Program Committee)
the IASTED International Conference on Computational Intelligence (CI 2005) (International Program Committee)
IEEE International Conference on Information Acquisition (Program Committee)
the International Conference on Chinese Computing 2005 (ICCC2005) (Member of Conference Committees)
IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA2005) (International Program Committee)
Fifth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (International Program Committee)
Fifth IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems, ISSADS 2005 (SCIENTIFIC COMMITTEE)
International Conference on Information 2004 (Organizing Committee Chair)
The International Conference on Knowledge Sharing and Collaborative Engineering (KSCE 2004) (International Program Committee)
The Eighth IASTED international Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ASC 2004 (International Program Committee)
The 6th IASTED International Conference on Signal and Image Processing (SIP 2004) (Technical Committee)
4th International Workshop on Natural Language and Information Systems (Program Committee)
International Symposium on Science and Technology in the Twenty-First Century (ISST-2004) (Conference Chair)
IEEE International Conference on Information Technology Coding & Computing (Program Committee)
International Workshop on Machine Translation and Multilingual Information Retrieval (MTMIR 2004) (Chair)
The IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 2004) (International Program Committee)
Fifth International Conference on Intelligent Text Processing and Computacional Linguistics (Program Committee)
Fourth IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems (SCIENTIFIC COMMITTEE)
2003 IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics (Program Committee)
Andrei Ershov Fifth International Conference, PERSPECTIVES OF SYSTEM INFORMATICS (PROGRAMME COMMITTEE MEMBER)
7th IASTED International Conference Artificial Intelligence and Soft Computing (International Program Committee)
Second Sighan Workshop on Chinese Language Processing (Program committee)
IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA-2003) (International Program Committee)
IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC-2003) (International Program Committee)
20th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages (International Program Committee)
Chinese Academy of Sciences Symposium on Data Mining and Knowledge Management (Program Committee)
The IASTED International Conference on Intelligent Systems & Control, ISC 2003 (International Program Committee)
"Natural Language Engineering for Machine Translation and Knowledge Management Systems" in MLMTA'03 (Program Committee)
The 17th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (Program Committee)
CICLing-2003, Fourth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee)
IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (大会委員長)
The 1st International Conference on Advanced Intelligence (ICAI-08) (顧問委員会委員長)
8th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (Conference Chair)
2nd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (Program Committee Co-Chair)
2011 International Conference on Information Theory and Information Security (General Co-Chair)
Multi-Conference on Advanced Intelligence (PC Co-Chair)
The 9th International Conference on Rough Sets and Knowledge Technology (133.Advisory Board [2014年1月〜11月])
3rd IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (Program Committee Co-Chairs [2014年1月〜12月])
The Second IEEE International Conference on Enterprise Systems (Program Committee [2014年1月〜8月])
9th International Conference on Naturanl Language Processing and Knowledge Engineering (Chair [2014年1月〜12月])
10th International Conference on Naturanl Language Processing and Knowledge Engineering (Chair [2015年1月〜2016年12月])
11th International Conference on Naturanl Language Processing and Knowledge Engineering (Chair [2015年10月〜2017年12月])
Chinese Association for Artificial Intelligence (Vice Chairman [2010年1月〜2018年12月])
14th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (Publicity Co-Chair [2016年5月〜2017年12月])
The 4th Asian Conference on Artificial Intelligence Technology (Chair [2015年1月〜2016年12月])
受賞: 1992年5月, 優秀論文賞 (China Association for Science and Technology)
1995年5月, 優秀論文賞 (China Association for Science and Technology)
2000年10月, 優秀論文賞 (International Information Institute)
2005年3月, 源内賞 (財団法人エレキテル尾崎財団)
2007年1月, 康楽会賞 (財団法人康楽会)
2008年10月, Excellent Paper Aware (IEEE)
2008年10月, Excellent Paper Aware (CAAI)
2009年9月, Best Paper Award (IEEE NLP-KE)
2009年9月, Best Paper Award (IEEE NLP-KE 2009)
2010年3月, 国際化貢献賞 (徳島大学工学部)
2010年8月, 学術貢献賞 (中国人工知能学会)
2011年11月, Best Paper Award (IEEE NLP-KE 2011)
2012年9月, Best Paper Award (8th NLP-KE 2012)
2012年11月, Best Paper Award (IEEE 2012 CCIS)
2012年12月, Award of Wu-wenjun Artifical Intelligence Science and Technology (CAAI)
2013年12月, Best Paper Award (IEEE/SICE SII2013)
2014年3月, グローバル大学院工学教育賞 (国際連携教育開発センター)
2014年12月, Award of Wu-wenjun Artifical Intelligence Science and Technology (CAAI)
2015年10月, エンジニアリングフェスティバル2015優秀賞 (徳島大学)
2016年1月, 康楽会賞 (財団法人康楽会)
2016年3月, 情報処理学会第78回全国大会学生奨励賞 (情報処理学会)
2016年9月, 優秀発表賞 (電気関係学会四国支部連合大会)
2016年12月, Best Paper Award of The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
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)
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 Paper Award of The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (CAAI)
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)
活動: 2002 International Workshop on Natural Language and Information Systems, International Conference on Database and Expert Systems Applications (Program Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Computational Intelligence (CI 2005) (International Program Committee [2001年10月])
Fourth International Conference on Information and Management Sciences (Program Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2005) (the International Program Committee (IPC) [2001年10月])
the IASTED International Conference "Artificial Intelligence & Soft Computing (INTERNATIONAL PROGRAM COMMITTEE [2001年10月])
International Conference on Information (Chair of Program Committee [2001年1月])
CICLing-2002: 3rd International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee [2001年1月])
International Conference on Chinese Computing 2001 (Program Committee [2000年10月])
The 4th Conference of Young Scientists (Vice Chair of Program Committee [2001年1月])
IEEE International Workshop on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (Chair of Program Committee [2000年11月])
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (Program Committee [2000年11月])
IASTED International Conference: Artificial Intelligence and Soft Computing (INTERNATIONAL PROGRAM COMMITTEE [2000年8月])
20000 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (Chair of SESSION: Systems Analysis [2000年6月])
International Conference on Information'2000 (Chair of the Organizing COMMITTEE [1999年10月])
International Conference on Chinese Language Processing (The program committee [1999年10月])
Third IASTED International Conference, Artificial Intelligence and Soft Computing (International Program Committee, Session Chair [1999年10月])
Parallel and Distributed Methods for Image Processing IV, SPIE's International Symposium on Optical Science and Technology (Program Committee, Session Chair [1999年10月〜2000年7月])
1999 CASEJ Symposium of Japanese-Chinese Young Scientists (Member of ORGANIZING COMMITTEE [1999年1月〜10月])
'99 International Conference on Scientific and Engineering Computing for Young Chinese Scientists (Member of the Scientific Committee, Session Chair [1998年12月〜1999年8月])
International Conference on Machine Translation & Computer Language Information Processing (Chair of the Program Committee [1998年6月〜1999年7月])
International Journal of Communications of COLIPS (Editor of special issue on Machine Translation [1998年1月〜1999年10月])
International Conference on Chinese Information Processing (Member of Program Committee [1997年5月〜1998年12月])
International Journal of INFORMATION (Area Editors-in-Chief [1994年4月])
Chinese Academy of Science and Engineering in Japan (Vice President [1996年7月〜1998年6月])
Chinese Academy of Science and Engineering in Japan (Director [1996年6月])
Chinese Academy of Science and Engineering in Japan (President [2001年6月])
International Journal of COLIPS (International Editor [1996年7月])
Journal of Science and Technology (Editor-in- Chief [1996年4月])
International Conference for Young Sino-Japanese Scientists'95 (General Chair [1994年1月〜1995年5月])
The Association for Chinese Scientists in Japan (President [1993年5月〜1995年12月])
International Journal of Information Technology Decision Making (Editorial Board [2002年1月])
Asian Information-Science-Life: An International Journal (Associate Editor [2002年1月])
Fifth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee)
IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA2005) (International Program Committee)
Fifth IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems, ISSADS 2005 (SCIENTIFIC COMMITTEE)
International Conference on Information 2004 (Organizing Committee Chair)
The Eighth IASTED international Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ASC 2004 (International Program Committee)
The 6th IASTED International Conference on Signal and Image Processing (SIP 2004) (Technical Committee)
4th International Workshop on Natural Language and Information Systems(NLIS2004) (Program Committee)
International Symposium on Science and Technology in the Twenty-First Century (ISST-2004) (Conference Chair)
IEEEInternational Conference on Information Technology Coding & Computing(2004) (Program Committee, Chair of LUC)
International Workshop on Machine Translation and Multilingual Information Retrieval (MTMIR 2004) (Chair)
CICLing-2004, Fifth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee)
The IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 2004) (Technical Committee)
Fourth IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems(ISSADS2004) (SCIENTIFIC COMMITTEE)
Speech Databases and Speech I/O System Assessment (International Coordinating Committee)
CICLing-2003,FourthInternationalConference onIntelligent Text Processing andComputational Linguistics (Program Committee)
The 17th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (Program Committee)
20th International Conference on Computer Processing of Oriental Languages (ICCPOL2003) (INTERNATIONAL PROGRAM COMMITTEE)
IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA-2003) (Technical Committee)
IEEE International Conference onNatural Language Processing and Knowledge Engineering (IEEENLPKE2003) (Conference Chair)
Second Sighan Workshop on Chinese Language Processing (Program committee)
7th IASTED International ConferenceArtificial Intelligence and Soft Computing(2003) (Program committee)
Andrei Ershov Fifth International Conference, PERSPECTIVES OF SYSTEM INFORMATICS (PSI03) (The Program Committee)
"Natural Language Engineering for Machine Translation and Knowledge Management Systems" in MLMTA'03 (The Program Committee)
The CAS Symposium on Information Acquisition (2004) (The organizing committee)
The IASTED International Conference on Intelligent Systems & Control, ISC 2003 (Technical Committee)
Chinese Academy of Sciences Symposium on Data Mining and Knowledge Management (Program Committee)
2003 IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics (Program Committee)
IEEE International Symposium on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLPKE-2002) (Chair of Program Committee)
IEEE International Conference on Information Acquisition (Program Committee)
International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (Programme Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control (ISC 2005) (the International Program Committee [2001年10月])
IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (Conference Chair [2001年10月])
IEEE International Symposium and School on Advance Distributed Systems ISSADS (Scientific Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 2006) (International Program Committee [2001年10月])
Seventh International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee [2001年10月])
The Third International Workshop on Natural Language Understanding and Cognitive Science (Program Committee [2001年10月])
Proceedings of the WSEAS international Conference: 10th WSEAS International Conference on Computers (Associate Editor [2001年10月])
The Fourth International Conference on Information (Co-Chair of Conference [2001年10月])
the IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control (ISC 2006) (International Program Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2006) (International Program Committee [2001年10月])
The 3th Students' workshop on Computational Linguistics (Vice-Chairmen of Advisory Board [2001年10月])
5th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (Program Committee Member [2001年10月])
15th International Conference on Computing (Program Committee Member [2001年10月])
the IASTED International Conference on Computational Intelligence (CI 2006) (International Program Committee [2001年10月])
International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing (the General Chair [2001年10月])
Eighth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 2007) (International Program Committee [2001年10月])
the International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science (NLPCS-2007) (PROGRAM COMMITTEE [2001年10月])
the IASTED International Conference on Computational Intelligence (CI) 2007 (International Program Committee [2001年10月])
IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (Conference co-Chair [2001年10月])
Joint Workshop on Intelligent Syatem and Information Processing 2007 (Program Chair [2001年10月])
6th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (Program Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control, ISC 2007 (International Program Committee [2001年10月])
Chinese Conference on Pattern Recognition, CCPR2007 (Program Committee [2001年10月])
9th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (Program Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 2008) (International Program Committee [2001年10月])
International Symposium on Artificial Intelligence and Affective Computing (The General Chair [2001年10月])
LREC 2008 - 6th Language Resources and Evaluation Conference (Scientific Committee [2001年10月])
The 7th World Congress on Intelligent Control and Automation(WCICA'08) (International Programming Committee [2001年10月])
The 5th International Workshop on Natural Language Processing and Cognitive Science (NLPCS 2008) (Workshop Program Committee [2001年10月])
the IEEE International Conference on Information and Automation, ICIA 2008 (Program Committee [2001年10月])
the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2008) (International Program Committee [2001年10月])
The 1st International Conference on Advanced Intelligence (ICAI-08) (International Advisory Board Chairs [2001年10月])
交誼会委員長 (2002年4月〜2003年4月)
研究報告編集委員会委員長 (2003年4月〜2004年3月)
博士後期課程運営委員会委員 (2003年4月〜2005年3月)
人権問題相談員 (2003年4月〜2005年3月)
徳島大学附属図書館運営委員 (2004年4月〜2008年3月)
学科長 (2006年4月〜2008年3月)
国際連携教育開発センター副センター長 (2007年4月〜2012年3月)
学科長 (2008年4月〜2010年3月)
情報ソリューション部門長 (2010年4月〜2012年3月)
情報ソリューション副部門長 (2012年4月〜2014年3月)
情報ソリューション部門長 (2014年4月〜2016年3月)
研究交流委員会委員長 (2018年4月〜2019年3月)

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2024年11月24日更新

2024年11月23日更新

Ｊグローバル

Jグローバル最終確認日: 2024/11/23 01:27
氏名（漢字）: 任福継
氏名（フリガナ）: ニンフジ
氏名（英字）: Ren Fuji
所属機関: 徳島大学教授

リサーチマップ

researchmap最終確認日: 2024/11/24 01:49
氏名（漢字）: 任福継
氏名（フリガナ）: ニンフジ
氏名（英字）: Ren Fuji
プロフィール: 任福継、1991年北海道大学大学院工学研究科博士後期修了、博士（工学）号を取得。CSK技術研究本部研究員、広島市立大学情報科学部助教授を経て、2001年徳島大学工学部教授。2006年から2010年知能情報工学科長、2010年から2012年大学院情報ソリューション部門長、2003年から国際高度情報化研究所長を兼務。アメリカニューメキシコ州立大学、ハーバード大学、北京郵電大学、清華大学などの兼務教授、訪問教授、研究顧問など。日本工学アカデミーメンバー、EU科学アカデミーメンバー、日本工学会フェロー、電子情報通信学会フェロー、中国人工知能学会フェロー。
登録日時: 2008/1/5 00:00
更新日時: 2024/10/21 13:04
アバター画像URI: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
ハンドル: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
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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: 0344000000
所属: 徳島大学
部署: 大学院社会産業理工学研究部知能情報工学科
職名: 教授
学位: 博士(工学)
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。
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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: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
書籍等出版物
研究キーワード
研究分野
所属学協会
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その他: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Works
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
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23日更新

研究者番号: 20264947

所属（現在）: KAKEN APIで取得できませんでした。

所属（過去の研究課題 情報に基づく）*注記: 2020/4/1 – 2022/4/1 : 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授
2017/4/1 – 2018/4/1 : 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授
2016/4/1 : 徳島大学, 大学院理工学研究部, 教授
2012/4/1 – 2015/4/1 : 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 教授
2006/4/1 – 2011/4/1 : 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 教授
2007/4/1 : 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサィエンス研究部, 教授
2006/4/1 : 徳島大学, 大学院ソシオテクノサイエンス研究部, 教授
2001/4/1 – 2005/4/1 : 徳島大学, 工学部, 教授
1995/4/1 – 2000/4/1 : 広島市立大学, 情報科学部, 助教授

審査区分/研究分野

研究代表者

複合領域 / 情報科学 / 知能情報学
総合・新領域系 / 総合領域 / 情報学 / メディア情報学・データベース
総合・新領域系 / 総合領域 / 情報学 / 知能情報学
総合・新領域系 / 総合領域 / 情報学 / 感性情報学・ソフトコンピューティング
総合系 / 情報学 / 人間情報学 / 感性情報学
人文・社会系
小区分61060:感性情報学関連

研究代表者以外

総合・新領域系 / 総合領域 / 情報学 / 知覚情報処理・知能ロボティクス
理工系 / 工学 / 電気電子工学 / 通信・ネットワーク工学
生物系 / 医歯薬学 / 看護学 / 基礎看護学
複合領域 / 情報科学 / 知能情報学
工学 / 電気電子工学 / 情報通信工学
生物系 / 医歯薬学 / 看護学 / 地域・老年看護学
総合系 / 情報学 / 人間情報学 / 感性情報学
小区分61060:感性情報学関連

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2019年11月12日

脳と心を持たせる進化的ロボットの構築とその応用

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