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松本和幸

徳島大学

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2024年4月26日更新

職名: 准教授
電話: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
電子メール: matumoto@is.tokushima-u.ac.jp
学歴: 2008/3: 徳島大学大学院工学研究科博士後期課程修了
学位: 博士(工学) (徳島大学) (2008年3月)
職歴・経歴: 2009/10: 徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部助教

専門分野・研究分野: 感性情報処理 (Affective Computing)
自然言語処理 (Natural Language Processing)

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2024年4月26日更新

専門分野・研究分野: 感性情報処理 (Affective Computing)
自然言語処理 (Natural Language Processing)
担当経験のある授業科目: STEM演習 (学部)
コンピュータ入門及び演習 (学部)
ソフトウェア工学 (学部)
ソフトウェア設計及び実験 (学部)
データマイニング (学部)
プレゼンテーション技法(D) (大学院)
情報と職業 (学部)
情報科学入門 (共通教育)
知能情報システム特別輪講 (大学院)
知能情報概論 (学部)
言語モデル論 (大学院)
指導経験: 22人 (学士), 22人 (修士), 4人 (博士)

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2024年4月26日更新

専門分野・研究分野: 感性情報処理 (Affective Computing)
自然言語処理 (Natural Language Processing)

研究テーマ: 人間の発話文からの感情認識とロボットの感情創生に関する研究, 機械翻訳技術を応用した英作文支援システムの開発 (感情認識, 英作文支援, アウトカム管理)

著書

松本和幸, 土屋誠司 :
情報デザインとコミュニケーション,
創元社, 2023年7月.

(要約): 【目次】 1章情報デザイン情報デザインの役割情報の抽象化情報伝達の方法 2章人とコンピュータコンピュータを用いた問題解決シミュレーションモデル化アクセシビリティ技術情報の管理 3章情報の表現方法情報の取得と共有色や形で表すグラフィックツール新しい情報表現技法 4章情報の伝達方法情報伝達手段とツール UIとUX UI・UXの設計と評価 5章コミュニケーションコミュニケーションの形式とツールオンラインコミュニケーションの特性コンテンツ分析と多メディアの融合 6章コミュニケーションツール SNS 遠隔会議システムやチャットツール対面/バーチャルのハイブリッド 7章コンテンツの作成と改善コンテンツの作成コンセプトデザインとプロトタイプ 8章コンテンツの発信と評価コンテンツの発信コンテンツ配信後の注意点コンテンツの評価と改善 9章情報デザインの未来社会に開かれた情報デザイン AIの台頭と情報デザイン未来の情報デザイン
(キーワード): 情報デザイン / アクセシビリティ技術 / UI,UX / コンテンツ分析 / コンセプトデザイン

Kazuyuki Matsumoto :
Information Systems -Intelligent Information Processing Systems, Natural Language Processing, Affective Computing and Artificial Intelligence, and an Attempt to Build a Conversational Nursing Robot-,
London, Oct. 2021.

(キーワード): Affective Computing / 人工知能 (artificial intelligence) / Nursing Robot
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5772/intechopen.87694
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5772/intechopen.87694

(DOI: 10.5772/intechopen.87694) 北研二, 松本和幸, 吉田稔, 獅々堀正幹, 大野将樹 :
AI・機械学習のためのデータ前処理 [実践編], --- Pythonでデータサイエンス ---,
科学情報出版, 東京, 2021年8月.

(要約): 人工知能(AI)の研究自体は，計算機の黎明期のころから行われてきた．1950年代後半から60年代にかけての「第1次人工知能ブーム」，1980年代から90年代にかけての「第2次人工知能ブーム」とよばれる時期を経て，現在は「第3次人工知能ブーム」の真っただ中である．今回の第3次ブームが，従来の第1次および第2次のブームと大きく違うところは，多くの分野で，人間の能力に迫る知的情報処理システムが出現しているところにある．この背景には，さまざまなことが考えられるが，最も大きな要因は，各種のビッグデータの蓄積とそのビッグデータを利用可能とするIT技術の加速度的な進展，深層学習を始めとする新しい機械学習パラダイムの出現であろう．さて，AIシステムや機械学習システムを成功に導く鍵の1つがデータの前処理である．機械学習の本質は，大量のデータの背後に潜む構造や規則性あるいは普遍性を学習することにより，未知のデータに対する予測や推論を正しく行うところにある．しかし，学習の元となるデータの品質が悪いと，正しく学習することができず，その結果として得られるシステムの精度も芳しくなくなる．高精度なシステムを構築するためには，粗悪なデータを排除するとともに，データを加工し学習しやすい形に変換するという工程が重要となる．これこそがまさしく前処理が担っている部分である．極論すると，前処理の成否が機械学習システム全体の品質を担保しているとさえいえる．一説によると，AIや機械学習システム構築の現場では，エンジニアが作業に携わる時間の6割∼8割はデータの収集と前処理に費やされているといわれている．効率的なシステム開発のためには，前処理技術の習得が必須である．本書は，従来の機械学習やデータサイエンスの書籍では十分に扱われていなかった前処理技術に特に焦点をあて，技術の単なる解説だけではなく，実際に動くプログラムを通して，読者が理解できるような実践的な書を目指した．本書の姉妹編である『基礎編』では，基本的な前処理技術について紹介しているが，本書『応用編』では，さらに高度な前処理技術と，テキスト・画像・音響・音楽等のメディアデータに対する前処理技術について解説した．
(キーワード): 人工知能 (artificial intelligence) / 機械学習 (machine learning) / Python / 前処理 / データ解析 (data analysis) / データマイニング (data mining) / Google Colab / ビッグデータ / 特徴選択 / 次元削減 / NumPy / pandas / scikit-learn / matplotlib / TensorFlow / Keras / データクリーニング / 特徴抽出 / スケーリング / 標準化 / ノーマライゼーション (normalization) / 正規化 / データクレンジング / データ拡張 / ビニング / 離散化 / カテゴリカルデータ / カテゴリ特徴量 / One-hotエンコーディング / One-hotベクトル / ラベルエンコーディング / 頻度エンコーディング / カウントエンコーディング / 順位エンコーディング / ラベルカウントエンコーディング / 特徴量ハッシング / 大局的ハッシュ空間 / 列ごとのハッシュ空間 / MurmurHash3 / エンティティ埋め込み / 分散表現 / 埋め込み / Table2Vec / 不均衡データ / リサンプリング / アンダーサンプリング / ダウンサンプリング / オーバーサンプリング / アップサンプリング / ランダム・オーバーサンプリング / ランダム・アンダーサンプリング / ENN / SMOTE / ADASYN / 時系列データ / 点過程 / 窓付き統計値 / 青空文庫 / 分かち書き / 形態素解析 (morphological analysis) / MeCab / バイグラム / トライグラム / Nグラム / SentencePiece / ストップワード / ストップワードリスト / ベクトル空間モデル (vector space model) / Bag-of-Words / tf-idf / gensim / トピックモデル / 潜在ディリクレ配分法 / ギブスサンプリング / word2vec / スキップグラム / 連続Bag-of-Words / ネガティブサンプリング / 階層ソフトマックス法 / 畳み込みニューラルネットワーク / 順伝搬 / 活性化関数 / 逆誤差伝搬 / 2乗和誤差 / 交差エントロピー / エポック / 勾配降下法 / バッチ学習 / オンライン学習 / ミニバッチ学習 / 反復 (iteration) / 畳み込み層 / プーリング層 / 全結合層 / 特徴マップ / ゼロパディング / 最大プーリング / 平均プーリング / ドロップアウト層 / 確率的勾配降下法 / シアー変換 / ファインチューニング / VGG16 / サンプリング周波数 / 量子化ビット数 / カクテルパーティー効果 / スペクトルサブトラクション / 調波打楽器音分離 / 短時間フーリエ変換 / 逆短時間フーリエ変換 / ウィナーフィルタ / 音源分離

北研二, 西村良太, 松本和幸 :
AI・機械学習のためのデータ前処理 [入門編], --- Pythonでゼロからはじめる ---,
科学情報出版, 東京, 2021年6月.

(要約): 2010年ごろを境に，ビッグデータという言葉が，わたしたちの身の回りに急速に浸透し始めた．同時に，ビッグデータから機械学習に基づき知的なAI システムを構築することが昨今のブームとさえなってきている．本書は，これらの機械学習システムを構築するうえで避けては通れない，データの前処理の部分を中心に解説している．AI などの機械学習システムを第一に想定しているが，本書で説明する各種の技術は，ビッグデータから有用な知識を獲得するデータマイニングやデータ分析などにも有効に用いることができる．さて，ビッグデータという言葉は耳に心地よく，なんとなく宝の山のように感じるかもしれないが，実はビッグデータは玉石混交であり，宝とゴミが入り混じっている．さらには，データの規模が大きくなればなるほどゴミも増え，その中から宝を取り出すのがますます困難になってくる．コンピュータサイエンスの分野では，``Garbage In, Garbage Out" (略してGIGO) という警句がある．文字通り，「ゴミからはゴミしか得られない」「ゴミを入れればゴミが出てくる」ことを意味しているが，この警句はまさに機械学習の一面を言い当てている．よい機械学習システムを構築するためには，データからゴミを排除し，データを学習しやすい形に加工するという作業が重要となってくるが，これこそがまさしく前処理の真髄である．最近は，TensorFlow やKeras をはじめとする数多くの機械学習用のフレームワークやライブラリが無償で利用可能であり，これらのフレームワークやライブラリを利用することで，一見，プログラミングの敷居は低くなってきているようにみえる．公開されている機械学習用のデータセットを利用して，誰もが簡単にAI システムを作ることができる．しかし，独自のデータセットを用いて，独自のシステムを構築する場合には，大きな問題が立ちはだかっている．よくいわれていることであるが，現実のデータは汚い．データをそのまま使えば，それこそ ``Garbage In, Garbage Out" の事態に陥る．現実のデータから，有用なAI システムを構築できるかどうかは前処理の成否にかかっているとさえいえる．また，一説によると，実際のAI や機械学習システム構築の現場では，エンジニアが作業に携わる時間の6 割~ 8 割はデータの収集と前処理に費やされているともいわれている．本書では，従来の機械学習の書籍では十分に扱われていなかった前処理技術に焦点をあて，技術の単なる解説だけではなく，実際に動くプログラムを通して，読者が理解できるような実践的な書を目指した．本書には姉妹編として『実践編』も出版が計画されているが，『実践編』ではより高度な前処理技術と，テキスト・画像・音響・音楽等のメディアデータに対する前処理技術について解説した．本書『入門編』とあわせてご活用いただきたい．
(キーワード): 人工知能 (artificial intelligence) / 機械学習 (machine learning) / Python / 前処理 / データ解析 (data analysis) / データマイニング (data mining) / Google Colab / ビッグデータ / 特徴選択 / 次元削減 / NumPy / pandas / scikit-learn / matplotlib / TensorFlow / Keras / データクリーニング / 特徴抽出 / スケーリング / 標準化 / ノーマライゼーション (normalization) / 正規化 / データクレンジング / データ拡張 / ビニング / 離散化 / 外れ値 / 四分位範囲 / 箱ひげ図 / スミルノフ・グラブス検定 / 欠損値 / リストワイズ除去 / ペアワイズ除去 / 単一代入法 / 多重代入法 / フィルタ法 / カイ二乗検定 / 分散分析 (analysis of variance) / ピアソン相関係数 / 主成分分析 / 非負値行列因子分解 / 正準相関分析 / 線形判別分析 / カーネル主成分分析 / t-SNE / UMAP / 多次元尺度構成法 / 自己組織化写像 (self-organizing map) / 自己符号化器 / SMOTE

Kazuyuki Matsumoto :
Utterance Emotion Estimation by Using Feature of Syntactic Pattern,
IntechOpen, Mar. 2021.

(要約): Emotion has been defined as basic emotions by various researchers, however, there are not many studies describing the relation between emotion and language patterns in detail based on statistical information. There are various languages allover the world, and even a language of the same country has different writing styles/expressions depending on which language media is used or who is a writer/speaker, which is thought to make it difficult to analyze the relation of emotion andlanguage patterns. The author has been engaged in constructing and analyzing emotion corpora in some domains based on different sources. From the analysis results, emotion expressions started to become more understood that they havedifferences and tendencies according to the attributes of the writers and the speakers. In this chapter, I focused on the differences detected in the attributes of the writer/speaker with respect to language patterns; in usage tendencies or combinations of words, unknown expressions (slangs), sentence patterns, non-verbal expressions (emoji, emoticon, etc.) with relevant emotions, then introduce the outcome of the analytical survey on a large scale corpus obtained from a socialnetworking service.
(キーワード): 感情推定 / 感性ロボティクス / 俗語 / 絵文字
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5772/intechopen.96597
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5772/intechopen.96597

(DOI: 10.5772/intechopen.96597) Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Analysis of Information Spreading by Social Media based on Emotion and Empathy,
InTechOpen, Sep. 2019.

(要約): The number of social media users has increased exponentially in recent times,and various types of social media platforms are being introduced. While socialmedia has become a convenient communication tool, its use has caused varioussocial problems. Some users who cannot imagine the emotions their posts mayinduce in readers cause what is termed as the flaming phenomenon. In somecases, users intentionally repeat strong remarks for self-advertisement. To identifythe cause of this phenomenon, it is necessary to analyze the posted contents or thepersonalities of the users who cause the flaming. However, it is difficult to reach ageneralized conclusion because each case varies depending on the circumstancesand individual. In this chapter, we study the phenomenon of information spreadingvia communication on social media by conducting a detailed analysis of replies andnumber of retweets in Japanese, and we reveal the relation between the feedback onsuch posts and the emotions or empathy they result in.
(キーワード): social media / information diffusion / flaming / buzz / Twitter
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5772/intechopen.88886
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5772/intechopen.88886

(DOI: 10.5772/intechopen.88886) 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)

石丸善康, 伊藤伸一, 宇野剛史, 岡村康弘, 大平健司, 小野公輔, 掛井秀一, 金西計英, 澤田麻衣子, 蓮沼徹, 古屋 S. 玲, 松浦健二, 松本和幸, 土岐順子, 阿部香織, 山﨑紅, 辰巳丈夫, 勝村幸博 :
情報科学入門,
日経BP社, 東京, 2019年4月. 石丸善康, 伊藤伸一, 宇野剛史, 岡村康弘, 大平健司, 小野公輔, 掛井秀一, 金西計英, 澤田麻衣子, 蓮沼徹, 古屋 S. 玲, 松浦健二, 松本和幸, 土岐順子, 阿部香織, 山﨑紅, 辰巳丈夫, 勝村幸博 :
情報科学入門,
日経BP社, 東京, 2018年4月. Kazuyuki Matsumoto, Hayato Shimizu, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Time-Series Analysis of Video Comments on Social Media,
Worlds largest Science, Technology & Medicine Open Access book publisher, Jul. 2017.

(要約): 本研究では，コメント数の時系列分析に着目し，コメントの多数の投稿による不正を検出する手法を提案する．多数のコメント投稿により不正にコメント数を稼ぐ動画のことを，本研究では不正動画と定義する．特に，我々の提案手法では，不正動画と人気動画のコメントの時系列分布の違いに着目する．評価結果として，我々の提案手法は，ベースライン手法よりも高い精度を得ることができた．
(キーワード): video comments / shared videos / comment analysis, / time-series analysis
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5772/intechopen.68636
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5772/intechopen.68636

(DOI: 10.5772/intechopen.68636) Fuji Ren, Shun Nishide, Kazuyuki Matsumoto, XIN KANG, Duo Feng and Mengjia He :
Artificial Intelligence with Uncertainty,
NTS, Jun. 2017. 石丸善康, 伊藤伸一, 宇野剛史, 岡村康弘, 大平健司, 小野公輔, 掛井秀一, 金西計英, 澤田麻衣子, 蓮沼徹, 古屋 S. 玲, 松浦健二, 松本和幸, 土岐順子, 阿部香織, 山﨑紅, 辰巳丈夫, 勝村幸博 :
情報科学入門,
日経BP社, 東京, 2017年4月. Kazuyuki Matsumoto :
The Current State of Performance and Development of Natural Language Processing Required for Humanoid Caring Robots,
Fukuro Shuppan Publishing, Mar. 2017.

(キーワード): Empathic understanding / Nursing / Nurse-robot / Communication / Caring

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)

論文

Kiuchi Keita, XIN KANG, Ryota Nishimura, Sasayama Manabu and Kazuyuki Matsumoto :
Causal Effects of High Stress Assessed via Interviews on Mental and Physical Health: Toward Computer Agent-Driven Stress Assessment,
Journal of Occupational and Environmental Medicine, 2024. Fuji Ren, Zhou Yangyang, Deng Jiawen, Kazuyuki Matsumoto, Feng Duo, She Tianhao, Jiao Ziyun, Liu Zheng, Li Taihao, Nakagawa Satoshi and XIN KANG :
Tracking Emotions using an Evolutionary Model of Mental State Transitions: Introducing a New Paradigm,
Intelligent Computing (A Science Partner Journal), 1-24, 2024. Motonobu Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
System to Correct Toxic Expression with BERT and to Determine the Effect of the Attention Value,
Communications in Computer and Information Science, Vol.1842, 239-253, 2023.

(要約): This paper describes an extended experiment on a system that converts sentences with toxic expressions into safe sentences, along with the evaluation and influence of the system. In recent years, toxicity on social media has created many problems. We evaluated the effectiveness of the proposed system for identifying toxic sentences using a prediction model based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and then converting them into safe sentences using attention values and a score that indicates whether the sentences are appropriate after the predictive conversion. Six patterns of methods were tested, with Pattern 6 being the most effective for mitigating toxicity. This pattern is a technique that changes the way to take the top sentences of a beam search for each number of treatments, in addition to converting words with an attention value above a threshold and their adjacent words and phrases and words registered in the toxic dictionary. We used multiple indicators to judge the effectiveness of this method and evaluated its ability to make the text safe while preserving its meaning.
(キーワード): Toxic expression / BERT / 分類 (classification) / Text correction / Attention value

Hidetoshi Nakao, Msakazu Imaoka, Mitsumasa Hida, Ryota Imai, Misa Nakamura, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Determination of individual factors associated with hallux valgus using SVM-RFE,
BMC Musculoskeletal Disorders, Vol.24, No.1, 534, 2023.

(要約): Introduction This cross-sectional study aimed to determine the factors related to hallux valgus (HV) and their importance using support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE). Methods A total of 864 participants aged 18 years were enrolled. The Manchester scale was used to determine the presence of HV (summed scores for both feet 4). The questionnaire included items such as age, sex, height, weight, and foot measurements. These internal factors were analyzed to determine if they are related to HV using SVM-RFE. Results The results of tenfold cross-validation using SVM-RFE revealed that the numbers of feature selections were 10, 10, and 9 for age, sex, and body weight, respectively, and these factors were shown to be related to HV. HV was found to be more common in women than in men (women, 24.9%; men, 7.6%), but the sex difference was not significant in older people. Conclusion Age and sex were found to be important factors associated with HV identified via feature selection using SVM-RFE.
(キーワード): feature selection / Hallux Valgus / Manchester Scale / SVM-RFE
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118876
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1186/s12891-023-06303-2
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 37386376; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85163790710

(徳島大学機関リポジトリ: 118876, DOI: 10.1186/s12891-023-06303-2, PubMed: 37386376, Elsevier: Scopus) Toshiya Akiyama, Kazuyuki Matsumoto, Kyoko Osaka, Ryuichi Tanioka, Feni Betriana, Yueren Zhao, Yoshihiro Kai, Misao Miyagawa, Yuko Yasuhara, Hirokazu Ito, Gil Soriano and Tetsuya Tanioka :
Comparison of Subjective Facial Emotion Recognition and Facial Emotion Recognition Based on Multi-Task Cascaded Convolutional Network Face Detection between Patients with Schizophrenia and Healthy Participants,
Healthcare, Vol.10, No.12, 2363, 2022.

(キーワード): facial emotion recognition / humanrobot interaction / multi-task cascaded convolutional networks / reliability / patients with schizophrenia / healthy participants
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118009
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/healthcare10122363
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/healthcare10122363

(徳島大学機関リポジトリ: 118009, DOI: 10.3390/healthcare10122363) Kazuyuki Matsumoto, Reishi Amitani, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Trend Prediction Based on Multi-Modal Affective Analysis from Social Networking Posts,
Electronics, Vol.11, No.21, 2022.

(要約): 本論文では，SNS上の投稿テキストや添付画像などのマルチモーダル情報を対象に，投稿内容から感情情報を分析し，バズや流行の発生のレベルを予測する手法を提案する．提案手法は，事前予測に用いる場合は投稿時の情報のみを用い，事後分析に用いる場合は時間誤差の情報を用いて，様々な角度から拡散スケールを分析することが可能である．具体的には，事前に学習させた汎用言語モデルBERTを用いてツイートと返信ツイートをベクトル化し，添付画像を学習させた画像認識用ニューラルネットワークモデルを用いて特徴ベクトルに変換する．また，投稿内容の感情情報を解析するために，独自の感情解析モデルを用いて，ツイート，返信ツイート，画像特徴から感情を推定し，感情特徴として入力に追加する．評価実験の結果，ツイートに言語特徴(BERTベクトル)と画像特徴を付加した提案手法は，単一特徴のみを用いた手法と比較して高い性能を達成することができた．感情特徴量の効果を明確に観測することはできなかったが，考察及び分析の結果，ツイートとその返信の一致する感情が多いほど，共感行動が発生し，いいねやRTの値が大きくなる傾向があり，結果的にツイートがバイラル化する可能性が高くなると考えられる．
(キーワード): multi-modal buzz prediction / information diffusion / affective analysis
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 118006
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/electronics11213431
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/electronics11213431

(徳島大学機関リポジトリ: 118006, DOI: 10.3390/electronics11213431) 宮下翼, 松本和幸, 吉田稔, 西村良太, 北研二 :
糖尿病患者のブログに記述された生活習慣の抽出,
電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.142, No.10, 1144-1155, 2022年.

(要約): 本研究は難病患者の闘病活動における生活習慣の維持や管理を支援するシステムを構築するための一歩として，糖尿病患者の生活習慣(食事，睡眠，運動など)や病状(血圧，体調など)に関連したキーワードの抽出を目指す．糖尿病の闘病患者のブログデータを収集し，そこから双方向ゲート付きリカレントユニット(GRU)を用いて生活習慣や病状に関連したキーワードの自動抽出を行う．
(キーワード): 闘病ブログ / 固有表現抽出 / 自然言語処理 (natural language processing)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.142.1144
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390293633437552768; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.142.1144

(DOI: 10.1541/ieejeiss.142.1144, CiNii: 1390293633437552768) Gil P. Soriano, Yuko Yasuhara, Hirokazu Ito, Kazuyuki Matsumoto, Kyoko Osaka, Yoshihiro Kai, Rozzano Locsin, Savina Schoenhofer and Tetsuya Tanioka :
Robots and Robotics in Nursing,
Healthcare, Vol.10, No.8, 1571, 2022.

(キーワード): artificial intelligence / robots / robotics in nursing
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 117816
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/healthcare10081571
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/healthcare10081571

(徳島大学機関リポジトリ: 117816, DOI: 10.3390/healthcare10081571) Kazuyuki Matsumoto, Takumi Matsunaga, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotional Similarity Word Embedding Model for Sentiment Analysis,
Computacion y Sistemas, Vol.26, No.2, 875-886, 2022.

(要約): We propose a method for constructing a dictionary of emotional expressions, which is an indispensable language resource for sentiment analysis in the Japanese. Furthermore, we propose a method for constructing a language model that reproduces emotional similarity between words, which to date has yet not been considered in conventional dictionaries and language models. In the proposed method, we pretrained sentiment labels for the distributed representations of words. An intermediate feature vector was obtained from the pre-trained model. By learning an additional semantic label on this feature vector, we can construct an emotional semantic language model that embeds both emotion and semantics. To confirm the effectiveness of the proposed method, we conducted a simple experiment to retrieve similar emotional words using the constructed model. The results of this experiment showed that the proposed method can retrieve similar emotional words with higher accuracy than the conventional word-embedding model.
(キーワード): Emotion recognition / emotional similarity / neural networks
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 117201
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.13053/CyS-26-2-4266
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.13053/CyS-26-2-4266

(徳島大学機関リポジトリ: 117201, DOI: 10.13053/CyS-26-2-4266) Kyoko Osaka, Kazuyuki Matsumoto, Akiyama Toshiya, Tanioka Ryuichi, Betriana Feni, Zhao Yueren, Kai Yoshihiro, Misao Miyagawa, Tetsuya Tanioka and Rozzano De Castro Locsin :
Investigation of Methods to Create Future Multimodal Emotional Data for Robot Interactions in Patients with Schizophrenia: A Case Study,
Healthcare, Vol.10, No.5, 848, 2022.

(キーワード): schizophrenia / humanrobot interaction / multimodal data / multimodal emotion recognition
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 117312
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/healthcare10050848
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/healthcare10050848

(徳島大学機関リポジトリ: 117312, DOI: 10.3390/healthcare10050848) Betriana Feni, Tanioka Ryuichi, Yokotani Tomoya, Kazuyuki Matsumoto, Zhao Yueren, Kyoko Osaka, Misao Miyagawa, Kai Yoshihiro, Schoenhofer Savina, Rozzano De Castro Locsin and Tetsuya Tanioka :
Characteristics of interactive communication between Pepper robot, patients with schizophrenia, and healthy persons,
Belitung Nursing Journal, Vol.8, No.2, 2022.

(キーワード): communication / delivery of health care / robotics / schizophrenia
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 117281
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.33546/bnj.1998
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.33546/bnj.1998

(徳島大学機関リポジトリ: 117281, DOI: 10.33546/bnj.1998) 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) Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Estimation Method Based on Emoticon Image Features and Distributed Representations of Sentences,
Applied Sciences, Vol.12, No.3, 2022.

(要約): This paper proposes an emotion recognition method for tweets containing emoticons using their emoticon image and language features. Some of the existing methods register emoticons and their facial expression categories in a dictionary and use them, while other methods recognize emoticon facial expressions based on the various elements of the emoticons. However, highly accurate emotion recognition cannot be performed unless the recognition is based on a combination of the features of sentences and emoticons. Therefore, we propose a model that recognizes emotions by extracting the shape features of emoticons from their image data and applying the feature vector input that combines the image features with features extracted from the text of the tweets. Based on evaluation experiments, the proposed method is confirmed to achieve high accuracy and shown to be more effective than methods that use text features only.
(キーワード): emoticon / emotion estimation / multimodal information
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116758
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/app12031256
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/app12031256

(徳島大学機関リポジトリ: 116758, DOI: 10.3390/app12031256) Kazuyuki Matsumoto, Manabu Sasayama and Taiga Kirihara :
Topic Break Detection in Interview Dialogues Using Sentence Embedding of Utterance and Speech Intention Based on Multitask Neural Networks,
Sensors, Vol.22, No.2, 2022.

(要約): Currently, task-oriented dialogue systems that perform specific tasks based on dialogue are widely used. Moreover, research and development of non-task-oriented dialogue systems are also actively conducted. One of the problems with these systems is that it is difficult to switch topics naturally. In this study, we focus on interview dialogue systems. In an interview dialogue, the dialogue system can take the initiative as an interviewer. The main task of an interview dialogue system is to obtain information about the interviewee via dialogue and to assist this individual in understanding his or her personality and strengths. In order to accomplish this task, the system needs to be flexible and appropriate for detecting topic switching and topic breaks. Given that topic switching tends to be more ambiguous in interview dialogues than in task-oriented dialogues, existing topic modeling methods that determine topic breaks based only on relationships and similarities between words are likely to fail. In this study, we propose a method for detecting topic breaks in dialogue to achieve flexible topic switching in interview dialogue systems. The proposed method is based on multi-task learning neural network that uses embedded representations of sentences to understand the context of the text and utilizes the intention of an utterance as a feature. In multi-task learning, not only topic breaks but also the intention associated with the utterance and the speaker are targets of prediction. The results of our evaluation experiments show that using utterance intentions as features improves the accuracy of topic separation estimation compared to the baseline model.
(キーワード): interview dialogue / topic segmentation / dialogue analysis
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116759
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/s22020694
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(徳島大学機関リポジトリ: 116759, DOI: 10.3390/s22020694) Kazuyuki Matsumoto, Ryota Kishima, Seiji Tsuchiya, Tomoki Hirobayashi, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Relationship Between Personality Patterns and Harmfulness: Analysis and Prediction Based on Sentence Embedding,
International Journal of Information Technology and Web Engineering, Vol.17, No.1, 1-24, 2022.

(要約): This paper hypothesize that harmful utterances need to be judged in context of whole sentences, and extract features of harmful expressions using a general-purpose language model. Based on the extracted features, we propose a method to predict the presence or absence of harmful categories. In addition, the authors believe that it is possible to analyze users who incite others by combining this method with research on analyzing the personality of the speaker from statements on social networking sites. The results confirmed that the proposed method can judge the possibility of harmful comments with higher accuracy than simple dictionary-based models or models using a distributed representations of words. The relationship between personality patterns and harmful expressions was also confirmed by an analysis based on a harmful judgment model.
(キーワード): Deep Neural Networks / Harmful Expression / Internet Flaming Detection / MBTI / Personality
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116756
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.4018/IJITWE.298654
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050573243107020800; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.4018/IJITWE.298654

(徳島大学機関リポジトリ: 116756, DOI: 10.4018/IJITWE.298654, CiNii: 1050573243107020800) Kazuyuki Matsumoto, Seiji Tsuchiya, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Construction and Expansion of Dictionary of Idiomatic Emotional Expressions and Idiomatic Emotional Expression Corpus,
International Journal of Computer & Software Engineering, Vol.6, No.2, 2021.

(要約): Objective: In the study of sentiment estimation from language, methods focusing on words, phrases, sentence patterns, and sentence-final expressions have been proposed. However, it is difficult to deal with a wide variety of emotional expressions by only assigning emotions to words and phrases. In particular, it is difficult to analyze metaphorical expressions and idiomatic expressions on a word-by-word basis, and it is impossible to register all expressions in a dictionary because new expressions can be created byflexibly replacing words. However, it is difficult to determine the constraints on the words to be replaced, and not all expressions can be registered in the dictionary as sentence patterns.Methods: In this paper, we construct a dictionary of idiomatic sentiment expressions, which contains idioms expressing emotions. In this paper, we construct a pseudo-emotional corpus by collecting utterances containing emotional idioms from social media and automatically assigning emotions expressed by the idioms.Results: This corpus includes expressions other than idioms, and can be an effective resource for estimating emotions in sentences that do not contain idioms. In this study, we create an emotion estimation model for utterances based on the constructed corpus, and conduct evaluation experiments to explore the problems of the idiomatic emotion corpus. In addition, using the constructed sentimentcorpus, we investigate how to expand the dictionary of sentiment expressions in idiomatic phrases by using deep learning methods.Conclusion: Using the corpus of idiomatic sentiments constructed by the proposed method as training data, models with and without idioms were constructed by machine learning models. The results show that the F-values of all emotions with idioms exceed 0.8. On the other hand, when idioms were not included, the F-values tended to decrease overall. However, the F-values of emotions such as "shame"and "excitement" were around 0.7, indicating that the characteristics of emotional expressions other than idioms were expressed.
(キーワード): emotion recognition / 慣用表現 (idiomatic expression) / idiomatic emotional expression / コーパス (corpus)
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116606
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.15344/2456-4451/2021/174
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.15344/2456-4451/2021/174

(徳島大学機関リポジトリ: 116606, DOI: 10.15344/2456-4451/2021/174) Reishi Amitani, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Buzz Tweet Classification Based on Text and Image Features of Tweets Using Multi-Task Learning,
Applied Sciences, Vol.11, No.22, 2021.

(要約): This study investigates social media trends and proposes a buzz tweet classification method to explore the factors causing the buzz phenomenon on Twitter. It is difficult to identify the causes of the buzz phenomenon based solely on texts posted on Twitter. It is expected that by limiting the tweets to those with attached images and using the characteristics of the images and the relationships between the text and images, a more detailed analysis than that of with text-only tweets can be conducted. Therefore, an analysis method was devised based on a multi-task neural network that uses both the features extracted from the image and text as input and the buzz class (buzz/non-buzz) and the number of likes (favorites) and retweets (RTs) as output. The predictions made using a single feature of the text and image were compared with the predictions using a combination of multiple features. The differences between buzz and non-buzz features were analyzed based on the cosine similarity between the text and the image. The buzz class was correctly identified with a correctness rate of approximately 80% for all combinations of image and text features, with the combination of BERT and VGG16 providing the highest correctness rate
(キーワード): multi-task learning / buzz classification / social media / trend analysis
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116681
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/app112210567
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/app112210567

(徳島大学機関リポジトリ: 116681, DOI: 10.3390/app112210567) Tetsuya Tanioka, Tomoya Yokotani, Tanioka Ryuichi, Betriana Feni, Kazuyuki Matsumoto, Rozzano De Castro Locsin, Zhao Yueren, Kyoko Osaka, Misao Miyagawa and Schoenhofer Savina :
Development Issues of Healthcare Robots: Compassionate Communication for Older Adults with Dementia,
International Journal of Environmental Research and Public Health, Vol.18, No.9, 4538, 2021.

(キーワード): 人工知能 (artificial intelligence) / geriatric care / healthcare robots / intelligent humanoid robots / 自然言語処理 (natural language processing) / older persons / robot compassion
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116338
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3390/ijerph18094538
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 33923353; ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 33923353; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3390/ijerph18094538

(徳島大学機関リポジトリ: 116338, DOI: 10.3390/ijerph18094538, PubMed: 33923353) 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

Tanioka Ryuichi, Kazuyuki Matsumoto, Sugawara Kenichi, Takase Kensaku, Kai Yoshihiro, Masahito Tomotake, Tetsuya Tanioka and Rozzano De Castro Locsin :
Practical issues in Developing Natural Language Processing Applications for Healthcare Robot Motivation of Older Persons Physical Rehabilitation,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.12, No.1, 83-90, 2021.

(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / communication and rehabilitation humanoid robots / data applications / clinical evaluation / interdisciplinary research / older person

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

Minoru Yoshida, Kojima Takumi, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Toward Analyzing Relations between Sleep Time and Social Networking Service Texts: Prediction of the Tweet Time Span Using the Last Tweet of the Day,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.12, No.1, 1-9, 2021.

(要約): Sleeping habits are one of the major issues in today's healthcare. In this paper, we consider the problem of analyzing sleeping habits of people using social networking service (SNS) texts. As the first step toward predicting user's sleeping time using SNS texts, we assume that the time span between the user's last post in one day and the first post the next day can be used as a pseudo-indicator for the user's sleeping time if the user posts the text sufficiently frequently. We call such tweet time spans ``pseudo-sleeping time'' if the first tweet of the next day include ``Good morning'' or similar words. We try to predict such pseudo-sleeping time using the text (tweet) of the preceding tweet (i.e., the last tweet of the day). Preliminary experiments show that the tweet text contains some useful information to predict the user's pseudo-sleeping time.
(キーワード): sleeping time / SNS / text mining
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116122
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050570387105486080

(徳島大学機関リポジトリ: 116122, CiNii: 1050570387105486080) Betriana Feni, Kyoko Osaka, Kazuyuki Matsumoto, Tetsuya Tanioka and Rozzano De Castro Locsin :
Relating Moris Uncanny Valley in generating conversations with artificial affective communication and natural language processing,
Nursing Philosophy, Vol.22, No.2, e12322, 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1111/nup.12322
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 32803785; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85089456003

(DOI: 10.1111/nup.12322, PubMed: 32803785, Elsevier: Scopus) Asaki Kataoka, Manabu Sasayama and Kazuyuki Matsumoto :
Data Augmentation for Lyrics Emotion Estimation,
ASM Science Journal, Vol.13, No.SI3, 11-16, 2020.

(要約): Lyrics emotion estimation can allow us to realise song retrieval systems and song recommendationsystems which are based on not only text retrieval nor melody matching but also emotions in lyricsor transitions of emotions within lyrics of a whole song. This requires lyrics emotion corpora ofphrase. However, it is difficult to build large scale lyrics emotion corpora because emotions arelabelled manually. In this paper, we propose a method to augment lyrics emotion corpora. As a result,we augmented a corpus consisting of 366 phrases into a larger corpus consisting of 2145 phrases. Wealso evaluate the proposed method using 2 convolutional neural networks trained on original corpusand augmented corpus respectively. We define the target emotion classes as Joy, Love, Anger, Sorrowand Anxiety. Mean accuracy of the model trained on the augmented corpus was 75.9% whilst themodel trained on the original corpus performed 70.7%.
(キーワード): lyrics emotion estimation / text data augmentation / word2vec / convolutional neural network
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 116446
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85091556762

(徳島大学機関リポジトリ: 116446, Elsevier: Scopus) 佐久田祐子, 津野邉純一, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
Earth Mover's Distanceを用いた画像の印象推定,
日本感性工学会論文誌, Vol.19, No.1, 97-104, 2020年.

(要約): 本論文では，配色イメージスケールおよび言語イメージスケールを元に，画像イメージを簡便に評価できるシステムについて述べた．また，そのシステムによる評価結果と，人間の感性による評価結果の一致率を検討し，イメージスケール上のカテゴリーの再検討を行った．
(キーワード): Earth Mover's Distance / EMD / 印象 / 画像処理 (image processing) / カラーイメージスケール / 感情 (emotion) / 感性マッピング / カラー画像
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5057/jjske.TJSKE-D-19-00038
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390002184878233472; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.5057/jjske.TJSKE-D-19-00038

(DOI: 10.5057/jjske.TJSKE-D-19-00038, CiNii: 1390002184878233472) Kazuyuki Matsumoto, Seiji Tsuchiya, Takumi Kojima, Hiroya Kondo, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Classification of Smartphone Application Reviews Using Small Corpus Based on Bidirectional LSTM Transformer,
International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.10, No.1, 148-157, 2020.

(要約): This paper provides the classification of the review texts on a smartphone application posted on social media. We propose a high performance binary classification method (positive/negative) of review texts, which uses the bidirectional long short-term memory (biLSTM) self-attentional Transformer and is based on the distributed representations created by unsupervised learning of a manually labelled small review corpus, dictionary, and an unlabeled large review corpus. The proposed method obtained higher accuracy as compared to the existing methods, such as StarSpace or the Bidirectional Encoder Representations from Transformer (BERT).
(キーワード): attention mechanism / review classification / small corpus / transformer
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 114311
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.18178/ijmlc.2020.10.1.912
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.18178/ijmlc.2020.10.1.912

(徳島大学機関リポジトリ: 114311, DOI: 10.18178/ijmlc.2020.10.1.912) 中尾英俊, 今岡真和, 岡健司, 森藤武, 橋本雅至, 松本和幸, 北研二 :
SVM-RFEを用いた足部アーチ高比の低下を有する人の関連要因分析,
生体医工学, Vol.57, No.6, 190-197, 2019年.

(キーワード): SVM-RFE
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11239/jsmbe.57.190
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390002184878527360; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85081002741

(DOI: 10.11239/jsmbe.57.190, CiNii: 1390002184878527360, Elsevier: Scopus) 中尾英俊, 今岡真和, 岡健司, 肥田光正, 森藤武, 橋本雅至, 松本和幸, 北研二 :
健常者の足背高測定による足部アーチ評価とアーチ高に影響を及ぼす因子,
バイオメカニズム学会誌, Vol.43, No.4, 256-262, 2019年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3951/sobim.43.4_256
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001277380551168; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3951/sobim.43.4_256

(DOI: 10.3951/sobim.43.4_256, CiNii: 1390001277380551168) Koji Bando, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Twitter User's Hobby Estimation Based on Sequential Statements Using Deep Neural Networks,
International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.9, No.2, 108-114, 2019.

(要約): 近年，SNS上でのユーザー同士のコミュニケーションが増大している．TwitterやFaacebookを始める際，多くのユーザーが，同じ趣味の友達を探す．本研究では，Twitter上のツイートに基づいてユーザの興味(趣味)を推定する手法を提案する． 1つのツイートは，多くの情報を含んでいるわけではなく，また，ツイートの中にはユーザーの趣味に関係していないものもある．そこで，複数の連続したつぶやきから特徴を抽出し，信頼できる趣味推定法を提案する．提案手法では，時系列情報に対応できるリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いる．また，文脈情報を扱うことができる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)も使用する．特徴量としては，単語分散表現の平均ベクトルを使用した．Long Short-Term Memory RNN (LSTM-RNN)に基づく提案された方法を使用して，機械学習アルゴリズムとしてランダムフォレスト(RF)回帰を使用するベースライン方法と比較して23.72%の改善を得た．
(キーワード): Twitter / 趣味推定 / ニューラルネットワーク (neural network) / ランダムフォレスト / サポートベクトルマシン
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113915
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.18178/ijmlc.2019.9.1.773
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064990114

(徳島大学機関リポジトリ: 113915, DOI: 10.18178/ijmlc.2019.9.1.773, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Recognition for Japanese Short Sentences Including Slangs Based on Bag of Concepts Feature Trained by Large Web Text,
Current Analysis on Instrumentation and Control, Vol.2019, No.2, 9-18, 2019.

(要約): The growth of Internet communication sites such as weblogs and social networking sites brought younger people especially in teens and in their 20s to create new words and to use them very often. We prepared an emotion corpus by collecting weblog article texts including new words, analyzed the corpus statistically, and proposed a method to estimate emotions of the texts. Most slang words such as Youth Slang are too ambiguous in sense classification to be registered into the existing dictionaries such as thesaurus. To cope with these words, we created a large scale of Twitter corpus and calculated sense similarities between words. We proposed to convert unknown word to semantic class id so that we might be able to process the words that were not included in the learning data. For calculation similarities between words and converting the word into word cluster id, we used the word embedding algorithms such as word2vec, or GloVe. We defined this method as a method using Bag of Concepts as feature. As a result of the evaluation experiment using several classifiers, the proposed method was proved its robustness for unknown expressions.
(キーワード): Youth Slang / Unknown Words / Bag of Concepts / Word Embedding / Unsupervised Clustering
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113245
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050845763178553728

(徳島大学機関リポジトリ: 113245, CiNii: 1050845763178553728) 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
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1049/trit.2018.1060

(徳島大学機関リポジトリ: 113246, DOI: 10.1049/trit.2018.1060) Kazuyuki Matsumoto, Akira Fujisawa, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
ASCII Art Classification based on Deep Neural Networks Using Image Feature of Characters,
Journal of Software, Vol.13, No.10, 559-572, 2018.

(要約): In recent years, a lot of non-verbal expressions have been used on social media. Ascii art (AA) is an expression using characters with visual technique. In this paper, we set up an experiment to classify AA pictures by using character features and image features. We try to clarify which feature is more effective for a method to classify AA pictures. We proposed four methods: 1) a method based on character frequency, 2) a method based on character importance value and 3) a method based on image features and 4) a method based on image features of characters. We trained neural networks by using these four features. In the experimental result, the best classification accuracy was obtained in the feed forward neural networks that used image features of characters.
(キーワード): アスキーアート / 分類 (classification) / 深層ニューラルネットワーク / 文字特徴
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113248
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.17706/jsw.13.10.559-572
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.17706/jsw.13.10.559-572

(徳島大学機関リポジトリ: 113248, DOI: 10.17706/jsw.13.10.559-572) Mei Chen, Qingmei Xiao, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Xin Luo :
Similarity Analysis and Repeating Pattern Detection in Fingerprint Features,
Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering, Vol.18, No.3, 553-562, 2018.

(キーワード): オーディオ指紋 (audio fingerprint) / similarity analysis / repeating pattern detection / music retrieval
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/JCM-180781
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85059945684

(DOI: 10.3233/JCM-180781, Elsevier: Scopus) 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) Fujino Naoya, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.10, No.1, 121-133, 2018.

(要約): In this study, we focus on Twitter as a representative SNS and target emotion estima-tion from tweets posted on Twitter by male and female users. Specically, we constructgender-based emotion estimation models assuming that there are different word usage ten-dencies between genders. By analyzing gender-specic differences in the use of emotion-related slang and emoji, we propose a method to improve emotion estimation based onneural networks using a different distributed representation model for each gender. Ourevaluation experiments show that training with Deep Convolutional Neural Networks us-ing word's distributed representation as the feature produced higher estimation accuracythan training with Feed Forward Neural Networks.
(キーワード): emotion estimation / user's gender, / deep neural networks
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113250
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050564288205659776

(徳島大学機関リポジトリ: 113250, CiNii: 1050564288205659776) Hirokimi Fukuda, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Index Generation of BGM Video Based on Distinctive Comments,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.10, No.1, 113-119, 2018.

(要約): The purpose of this study is to generate indexes for background music (BGM) based ondistinctive comments annotated to BGM videos posted on Nico Nico Videos. Our proposedmethod detects the end/start positions of the BGM considering the increase/decrease inthe number of comments, comments distinctive to the songs, and exclamatory expressionsannotated to the videos. The evaluation result indicated that the proposed method couldgenerate correct indexes within a 10 s error for BGM videos less than 40 min long andwith annotations of over 30,000 comments.
(キーワード): Nico Nico Video / Index generation / BGM video for work
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113249
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050845763182370176

(徳島大学機関リポジトリ: 113249, CiNii: 1050845763182370176) Kazuyuki Matsumoto, Seiji Tsuchiya, Miyake Takeshi, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Flame Prediction Based on Harmful Expression Judgement Using Distributed Representation,
International Journal of Technology and Engineering Studies, Vol.4, No.1, 7-15, 2018.

(要約): 近年，ソーシャルメディア上での炎上が問題になっている．炎上を避けるためには，投稿前に自動的にメッセージを確認して，炎上を引き起こす可能性の高い表現が含まれているかどうかを判断することが役立つ．提案手法では，有害表現辞書を作成する．このさい，表現を集めるコストを最小限に抑えるために，単語分散表現を使用して半自動的に辞書を構築した．辞書に登録された有害表現と一般的な表現を用い，有害表現と一般的表現の分類を行った．評価実験により，提案手法は約70%の精度で有害表現を抽出できることが分かった．提案手法は未知の表現を抽出することもできたが，有害でない表現も有害として抽出する傾向があった．提案手法は，基本辞書に含まれていない未知の有害な表現を決定することができ，有害表現間の意味的関係を判定することができる．
(キーワード): 炎上予測 / 有害表現 / 分散表現 / サポートベクターマシン
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113251
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.20469/ijtes.4.10002-1
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050282813228949248; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.20469/ijtes.4.10002-1

(徳島大学機関リポジトリ: 113251, DOI: 10.20469/ijtes.4.10002-1, CiNii: 1050282813228949248) 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) 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) Kazuyuki Matsumoto, Akira Fujisawa, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Recognition of Emoticon Based on Character Embedding,
Journal of Software, Vol.12, No.11, 849-857, 2017.

(要約): 本研究では，顔文字の文字意味分散表現を用いた顔文字の感情認識をおこなう．従来の顔文字研究では，文中から顔文字を抽出したり，顔文字を構成パーツに分解しその組み合わせによる感情認識などがおこなわれてきた．近年発展してきた単語埋め込み技術を応用し，顔文字の文字単位での意味を学習し，特徴量として用いることで，より汎用的な顔文字の感情認識を試みる．文字の分散表現を素性として深層畳み込みニューラルネットワークに学習させる手法により構築した顔文字感情認識モデルを交差検証法により評価した結果，未知顔文字に対する感情認識を，単純な文字n-gram出現頻度ベクトルを素性として用いた手法よりも高い精度でおこなえることが分かった．
(キーワード): 顔文字 / 感情認識 / 文字埋め込み / 畳み込みニューラルネットワーク
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113914
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.17706/jsw.12.11.849-857
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.17706/jsw.12.11.849-857

(徳島大学機関リポジトリ: 113914, DOI: 10.17706/jsw.12.11.849-857) 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. Zhang Guodong, Jiang Peiling, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
An Improvement of Pedestrian Detection Method with Multiple Resolutions,
Journal of Computer and Communications, Vol.5, No.9, 102-116, 2017.

(要約): In object detection, detecting an object with 100 pixels is substantially different from detecting an object with 10 pixels. Many object detection algorithms assume that the pedestrian scale is fixed during detection, such as the DPM detector. However, detectors often give rise to different detection effects under the circumstance of different scales. If a detector is used to perform pedestrian detection in different scales, the accuracy of pedestrian detection could be improved. A multi-resolution DPM pedestrian detection algorithm is proposedin this paper. During the stage of model training, a resolution factor is added to a set of hidden variables of a latent SVM model. Then, in the stage of detection, a standard DPM model is used for the high resolution objects and a rigid template is adopted in case of the low resolution objects. In our experiments, we find that in case of low resolution objects the detection accuracy of a standard DPM model is lower than that of a rigid template. In Caltech, the omission ratio of a multi-resolution DPM detector is 52% with 1 false positive per image (1FPPI); and the omission ratio rises to 59% (1FPPI) as far as a standard DPM detector is concerned. In the large-scale sample set of Caltech, the omission ratios given by the multi-resolution and the standard DPM detectors are 18% (1FPPI) and 26% (1FPPI), respectively.
(キーワード): Deformable Part Model / Pedestrian Detection / Multi-Resolution / Latent SVM
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113913
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.4236/jcc.2017.59007
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.4236/jcc.2017.59007

(徳島大学機関リポジトリ: 113913, DOI: 10.4236/jcc.2017.59007) 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) 松本和幸, 土屋誠司, 芋野美紗子, 吉田稔, 北研二 :
感性を考慮した日本語俗語の標準語変換,
人工知能学会論文誌, Vol.32, No.1, WII-A_1-12, 2017年.

(要約): 近年のソーシャルメディアを用いたコミュニケーションの普及に伴い，Web上での意見交換が老若男女問わず一般的になってきた．一方で，「ネット炎上」と呼ばれる問題が，ソーシャルネットワークサービスのユーザの増加にともない，しばしば起こっている．この理由は，ユーザが単語により表現された意味/意図/感情を理解しないためである．本研究では，SNS上でよく用いられるが，一般的な辞書に登録されていない俗語(ネットスラング)に着目し，それらを標準語に変換することを試みる．我々は，意味的な類似だけでなく，感性的な類似を考慮し，より適切な候補を出力しようと考える．提案手法は，分散表現に基づき得られた候補を，2つの点に焦点をあて，フィルタリングし再ランキングする．入力語と出力候補間の，(1)俗語/標準語の特徴，(2)感性的類似度の2点である．評価実験において，提案手法により，ベースライン手法よりも高いMRRを得た．
(キーワード): ネットスラング / 標準語 / 感性 / 単語概念
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113254
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.WII-A
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1527/tjsai.WII-A

(徳島大学機関リポジトリ: 113254, DOI: 10.1527/tjsai.WII-A) Zhang Guodong, Jiang Peilin, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Reidentification of Persons Using Clothing Features in Real-Life Video,
Applied Computational Intelligence and Soft Computing, Vol.2017, 1-9, 2017.

(要約): Person reidentification, which aims to track people across nonoverlapping cameras, is a fundamental task in automated video processing. Moving people often appear differently when viewed from different nonoverlapping cameras because of differences in illumination, pose, and camera properties. The color histogram is a global feature of an object that can be used for identification. This histogram describes the distribution of all colors on the object. However, the use of color histograms has two disadvantages. First, colors change differently under different lighting and at different angles. Second, traditional color histograms lack spatial information. We used a perception-based color space to solve the illumination problem of traditional histograms. We also used the spatial pyramid matching (SPM) model to improve the image spatial information in color histograms. Finally, we used the Gaussian mixture model (GMM) to show features for person reidentification, because the main color feature of GMM is more adaptable for scene changes, and improve the stability of the retrieved results for different color spaces in various scenes. Through a series of experiments, we found the relationships of different features that impact person reidentification.
(キーワード): Clothing Feature / Gaussian mixture mode / spatial pyramid matching / person reidentification / perception-based color space
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113911
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1155/2017/5834846
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1155/2017/5834846

(徳島大学機関リポジトリ: 113911, DOI: 10.1155/2017/5834846) 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): 1050001338855354112

(徳島大学機関リポジトリ: 113910, CiNii: 1050001338855354112) Fujisawa Akira, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
An Illustration Image Classification Focusing on Infrequent Colors,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.8, No.1, 72-83, 2016.

(要約): 漫画やアニメ作品において用いられるイラスト画像は感性的な特徴である作風を持つ．作風はイラスト画像の様々な要素により表現される．イラスト画像の作風を扱った研究は少ない．本論文では，画像特徴量を用いることで作風のモデル化およびイラスト画像の作風による分類を試みた．我々は，イラスト画像においてあまり使用されない色が作風を表現していると考えた．そのため，あまり出現しない色を強調した色ヒストグラムを作成するための手法を提案する．我々はこのヒストグラムを「Infrequency histogram(IF-hist)」と呼ぶ．このヒストグラムの有効性を確認するため，我々は，IF-histを用いて「少年向け」と「少女向け」の2つの作風に分類する実験をおこなった．実験の結果，通常の色ヒストグラムを用いた場合よりも50%の精度改善を確認でき，本手法の有効性を示すことができた．
(キーワード): 画像分類 / イラスト画像 / 色ヒストグラム / 作風 / IF-hist
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113909
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050845763785485824

(徳島大学機関リポジトリ: 113909, CiNii: 1050845763785485824) Sasayama Manabu and Kazuyuki Matsumoto :
Retrieving Vaguely Remembered Lyrics Using N-Gram Edit Distance,
International Journal of Advanced Intelligence (IJAI), Vol.8, No.1, 1-11, 2016.

(キーワード): Vaguely remembered lyrics / Spelling variants / Kana / n-gram Levenshtein distance
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113908
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050564288808775168

(徳島大学機関リポジトリ: 113908, CiNii: 1050564288808775168) Zhang Guodong, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Pedestrian Re-identification using Color Feature in Multi Surveillance Video,
International Journal of Advances in Electronics and Computer Science, Vol.3, No.3, 11-14, 2016.

(要約): In this paper we present a system to solve the problem of moving pedestrian re-identification in surveillancevideo. Surveillance video has low-resolution, high video noise and limited monitoring scope. Our proposed framework mustdeal with several problems such as variations of illumination conditions, poses and occlusions. How to extract the robustfeature that can adapt the problems have been the task. The people of global color approaches do not change in the processof monitoring. Our paper use the color histogram as feature descriptors and choose RGB HSV and UVW for color space.Traditional histogram method extract the global color approach as the feature. The object color structure information will beneglected. We use the SPM model supplement the structure information for the histogram. The results of a test from a realsurveillance system show that our method can provide a probability of matching.
(キーワード): Pedestrian Re-identification / UWV Color space / Color Histogram / SPM
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113906
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050001338855352832

(徳島大学機関リポジトリ: 113906, CiNii: 1050001338855352832) Sun Zhuoran, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
A Study on the Review Analysis for the Automatic Evaluation of the Product,
International Journal of Management and Applied Science (IJMAS), Vol.2, No.3, 2016.

(要約): Nowadays, e-business has been never more popular and more convenient. Online merchants have flourished andmerchandize have diversified. However, its still difficult for users to quickly locate their desired products on online markets.Often times, an online shopper will evaluate ratings and comments from other users to speculate the current product. Inparticular, the easiest and the most intuitive way is to see the scores to determine the quality of the product. Therefore, if wecan automatically identify and analyze all the reviews and accurately and objectively give a score to a particular product, itwill be more efficient for users to search merchandize and for online business owners to manage the products they sell.
(キーワード): e-ビジネス (e-business) / レビュー / Analysis / 自動評価 / 技術経営 (management of technology)
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113907
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1050845763785484800

(徳島大学機関リポジトリ: 113907, CiNii: 1050845763785484800) 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) Misao Miyagawa, Kaori Katou, Yuko Yasuhara, Kazuyuki Matsumoto, Motoyuki Suzuki, Takako Takebayashi, Tetsuya Tanioka and Rozzano De Castro Locsin :
Reliability Verification and Practical Effectiveness Evaluation of the Nursing Administration Analysis Formulae Based on PSYCHOMS®,
Health, Vol.6, No.21, 3013-3021, 2014.

(キーワード): Analysis Formulae / Nursing Administration Analysis / Psychiatric Hospital / PSYCHOMS®
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 109382
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.4236/health.2014.621339
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.4236/health.2014.621339

(徳島大学機関リポジトリ: 109382, DOI: 10.4236/health.2014.621339) Kazuyuki Matsumoto, Kyosuke Akita, Xielifuguli Keranmu, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Extraction Japanese Slang from Weblog Data Based on Script Type and Stroke Count,
Procedia Computer Science, Vol.35, No.2014, 464-473, 2014.

(要約): 若者はWeblogやSNSにおいてよく俗語を用いる．こうした語をどう扱うかが，テキストマイニングなどの分野において，一つの問題となっている．本論文では，若者にとくに用いられる若者言葉と呼ばれる日本語俗語を文字種と画数に着目することにより抽出する手法を提案した．評価実験の結果，文字種を適用した場合に高い抽出精4度が得られることが分かった．
(キーワード): 日本語俗語 / 条件付き確率場 / 未知語 / 画数 / 文字種
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.procs.2014.08.127
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84924135505

(DOI: 10.1016/j.procs.2014.08.127, Elsevier: Scopus) Yunong Wu, Kenji Kita and Kazuyuki Matsumoto :
Three Predictions are Better than One: Sentence Multi-Emotion Analysis from Different Perspectives,
IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering (TEEE), Vol.9, No.6, 642-649, 2014.

(要約): 感情推定は，アフェクティブコンピューティングにおける核となるタスクの一つである．これは，人間の行動分析による人の精神状態を調べるために必要である．多くのブログ文には，著者の感情が表されているため，我々は，異なる人々のオンラインブログにおける感情推定に着目する．提案手法は，感情に関連するトピックに基づく感情推定と，文脈情報を用いた感情推定，また，局所的なBag of wordsを用いた感情推定を組み合わせたものである．また，我々は，既存の複数の確率的感情推定モデルを結合し，一つの感情に絞り込む方法を提案した．ブログコーパスを対象とした評価実験により，Micro F1スコアとMacro F1スコア双方において，提案手法が従来手法を上回る結果を得ることができた．
(キーワード): 文感情分析 / 複数感情 / L-LDA / CRF / LGR
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1002/tee.22020
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84907939400

(DOI: 10.1002/tee.22020, 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) 中川祥平, 鈴木基之, 松本和幸, 北研二 :
合成音声を用いた特徴量の正規化による感情識別法,
電子情報通信学会論文誌(D), Vol.J97-D, No.3, 533-539, 2014年.

(要約): 本論文では，音声からの感情推定において特徴量を正規化して識別を行う方法を提案する．従来感情識別に用いられている平均パワーやピッチといった韻律的特徴量は，感情による変化だけではなく発話内容そのものによって大きく変化する．そのため，たとえ同じ感情で発話されたとしても発話内容が異なれば異なる韻律となり，感情推定の性能低下を招き得る．そこで本論文では，平静の感情で同じ発話内容を発話した音声からも特徴量を抽出し，それとの差分に注目することで感情による特徴量の変化のみを抽出する方法を提案する．使用している5種類の特徴量(平均パワー，ピッチ等)ごとに減算による正規化，除算による正規化，正規化なし，の三つの方法で正規化し，全ての組み合わせの中で最も性能が向上する組み合わせを探索した．その結果，最適な組み合わせによる識別性能は，正規化を行わない従来法と比較して5.98%向上した．正規化法に関する分析を行ったところ，平均パワーは正規化が必要(演算は減算でも除算でも大きな差はない)であり，一方ピッチとMFCCは正規化なし，残りの二つの特徴量についてはどちらでも性能は大きくは変化しないことがわかった．
(キーワード): 感情識別 / 特徴量正規化 / 合成音声
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520009407264043136

(CiNii: 1520009407264043136) Keranmu Xielifuguli, Akira Fujisawa, Yusuke Kusumoto, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Pleasant/Unpleasant Filtering for Affective Image Retrieval Based on Cross-Correlation of EEG Features,
Applied Computational Intelligence and Soft Computing, Vol.2014, 2014.

(要約): 本論文では，脳波特徴を利用した感性的画像検索システムのための，画像の好き嫌い(好悪)を分類する感性的フィルタリング技術の提案を行った．類似画像検索により得られた検索結果画像集合に対し，感性フィルタリングを行う方法として，画像特徴から推定した感性特徴量に基づく，最大エントロピー法(Maximum Entropy Method :MEM)を用いた画像の好悪分類を行う．本論文では，画像を見ている時の脳波から計算して得た相互相関特徴量を感性的な特徴量と考える．しかし，被験者が未知の画像を見るたびに脳波の測定を行わなければならないという問題がある．本論文では，正準相関分析に基づく線形回帰法を用いて画像特徴量から相互相関特徴量を推定するという解決策を提案する．
(キーワード): 画像処理 (image processing) / 情報検索システム (information retrieval system) / 脳波 (electroencephalogram) / 感性コンピュータ (sentience computer)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1155/2014/415187
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1155/2014/415187

(DOI: 10.1155/2014/415187) Qingmei Xiao, Saito Narumi, Kazuyuki Matsumoto, Luo Xin, Yokota Yasushi and Kenji Kita :
Index Compression for Audio Fingerprinting Systems Based on Compressed Suffix Array,
International Journal of Information and Education Technology (IJIET), Vol.3, No.4, 455-460, 2013.

(要約): 圧縮接尾辞配列というデータ構造を利用し，オーディオ指紋に基づく検索のインデックスを圧縮する手法を提案した．ソートされたオーディオ指紋データが上位バイトは同じ値になりやすいという性質を利用し，同位8ビットに対するランレングス符号により圧縮を行う．また，データ順を示す配列が部分的に単調増加となる性質を利用し，Vertical Codeに基づく配列圧縮を行う．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.7763/IJIET.2013.V3.317
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.7763/IJIET.2013.V3.317

(DOI: 10.7763/IJIET.2013.V3.317) 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) 肖清梅, 大頭勇作, 松本和幸, 鈴木基之, 北研二 :
検索質問多重化による高速なオーディオ指紋検索,
電気学会論文誌C (電子，情報，システム部門誌), Vol.132, No.9, 1481-1487, 2012年.

(要約): 楽曲検索では，ノイズ等による楽曲の劣化や，検索質問曲の演奏開始位置が不明であることから，一般に膨大な検索空間を探索する必要がある．多くの楽曲検索システムでは，楽曲の音響的・知覚的な特性に基づくオーディオ指紋(audio fingerprint) を特徴量として用いているが，本稿では，オーディオ指紋に適した高速検索手法を提案する．また，8,740 曲の楽曲データベースを用いた評価実験を行い，提案手法の有効性を示した．
(キーワード): 楽曲検索 / オーディオ指紋 (audio fingerprint) / ハミング空間検索 / 質問多重化
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.132.1481
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679584466688; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.132.1481

(DOI: 10.1541/ieejeiss.132.1481, CiNii: 1390282679584466688) Zhang Le, Kazuyuki Matsumoto, Motoyuki Suzuki and Kenji Kita :
Skelton Pruning Based on the Total Bisector Angle of the End Branches,
IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.132, No.5, 750-758, 2012.

(要約): 画像の骨格化は，画像の形状を表現する上で重要な技術であるが，境界ノイズの影響を受けやすいという欠点があり，形状マッチングをする上で大きな問題点となっている．本論文では，終端枝角の二等分線に基づく，画像骨格線の枝刈りアルゴリズムを提案するとともに，実験においてその有効性を示した．
(キーワード): Skelton / Skelton Pruning / Total Bisector Angle / End Branch
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1541/ieejeiss.132.750
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679586212736; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1541/ieejeiss.132.750

(DOI: 10.1541/ieejeiss.132.750, CiNii: 1390282679586212736) 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) 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) 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

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．

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) 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) 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) 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) 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)

MISC

吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
Value行列を手掛かりとした Transformerの分析,
人工知能学会論文誌, Vol.38, No.2, 2023年.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1527/tjsai.38-2_C-MB7
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1527/tjsai.38-2_C-MB7

(DOI: 10.1527/tjsai.38-2_C-MB7)

総説・解説

藤澤日明, 松本和幸, 奥村紀之, 吉田稔, 北研二 :
アスキーアートへの挑戦 - 画像特徴量によるアプローチ -,
人工知能学会誌(-2013), Vol.32, No.3, 364-370, 2017年5月.

(キーワード): アスキーアート / 画像特徴 / 非言語表現 / 顔文字 / histograms of oriented gradients
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 113912

(徳島大学機関リポジトリ: 113912)

講演・発表

Yupu Liu and Kazuyuki Matsumoto :
Enhancing Multimodal Tweet Analysis Accuracy through Integration of CLIP Model and Multi-layer Attention Mechanism,
The 10th International Forum on Advanced Technologies 2024, Mar. 2024.

(要約): In this study, we aim to conduct sentiment analysis and identify popular content on Twitter using a multimodal approach that combines the CLIP model with a multi-layer attention mechanism. By comprehensively analyzing both text and image information shared on Twitter, we can precisely grasp the trends in emotions and indicators of popularity. This enables various applications such as analysis of social media trends, evaluation of influencers' impact, and even prediction of market trends. In particular, identifying popular tweets based on the number of likes is expected to contribute to understanding the mechanisms of viral marketing and information dissemination.
(キーワード): CLIP / multimodal analysis / attention mechanism

Ryuichi Tanioka, Yoshihiro Kai, Kazuyuki Matsumoto, Kensaku Takase, Kyoko Osaka and Tetsuya Tanioka :
Upper Limb Motor Velocity Compared Between Patient with Schizophrenia and Healthy Subject: A Case Study,
6TH SPUP INTERNATIONAL INTERDISCIPLINARY RESEARCH CONFERENCE, Tuguegarao City ,Philippines, Aug. 2023.

(キーワード): angular velocity / motor velocity / patient with schizophrenia / upper limb

Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Ryota Kishima :
Analysis of Emotional Changes in Twitter Users by Personality Type Before and After the Outbreak of the COVID-19 Pandemic,
Proeedings of the19th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, Jul. 2023.

(要約): Three years have passed since the outbreak of the novel coronavirus pandemic at the end of 2019, and the situation continues to change daily as non-pharmaceutical interventions and associated restrictions are gradually being eased. Even now, drastic changes in aspects of daily living continue to have significant impacts in terms of physical and mental stress on many people. In this study, we analyzed changes in Twitter users comments, thoughts, and actions by conducting sentiment analysis of the content of tweets posted before and after the outbreak of the pandemic. We extracted characteristic expressions and conducted a comparative analysis. In addition, we examined changes in emotions according to users personality types.
(キーワード): Twitter / pandemic / emotion changes / personality

Akiyama Toshiya, Kazuyuki Matsumoto, Kyoko Osaka, Tanioka Ryuichi, Yuko Yasuhara, Hirokazu Ito, Soriano Gil, Blaquera Paulo Allan, Kai Yoshihiro and Tetsuya Tanioka :
A pilot case study for developing a software for human emotion recognition using multimodal data,
2023 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), 1041-1045, WEB, Jan. 2023.

(キーワード): Medical Systems / Human-Robot/System Interaction / Multi-Modal Perception
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/SII55687.2023.10039248
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/SII55687.2023.10039248

(DOI: 10.1109/SII55687.2023.10039248) Shohei Noguchi, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Ryota Nishimura and Kenji Kita :
Extraction of keywords from disease-fighting blogs by fine-tuning the T5 model,
2022 6th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, Dec. 2022.

(要約): To measure lifestyle-related diseases such as heart disease and diabetes, which are on the increase, information on patients' lifestyles is necessary. With the growth of the Internet culture in recent years, a great deal of valuable information about patients' long fight against the disease, including lifestyle and condition changes, is now being written in the form of blogs and tweets. In this study, keywords related to changes in health status are extracted from "disease-fighting blogs" using Named Entity Recognition system, which is fine-tuned the "T5 Model", one of the latest deep learning and natural language processing models. This method can be applied to a system that informs patients and health care professionals how their lifestylehabits affect their health status.
(キーワード): disease-fighting blog / named entity recognition / T5

Daiki Mori, Kazuyuki Matsumoto, Manabu Sasayama, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion and personality estimation of utterances in a dialogue model reflecting personality,
Proceedings of 4th International Conference on Technological Competency as Caring in Nursing and Health Sciences 2022, 105, Online, Dec. 2022.

(要約): One of the factors that enable humans to interact with AI in a friendlier manner is personality, and since the personality required of AI varies depending on the situation and context, a mechanism is needed that allows AI to switch between different personalities depending on the person with whom he or she is interacting. In this study, we use a Japanese language Transformer Encoder-decoder dialogue model (Japanese-dialog-transformers) and aim to construct a dialogue model that reflects the personality of the target person by fine-tuning the interview dialogue data. By analyzing the output of the proposed dialogue models using the MBTI estimation model and the sentiment analysis model, we evaluate the consistency of the personality and discuss the differences and similarities among the dialogue models.
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / 対話モデル / 人工知能 (artificial intelligence) / 深層学習 (deep learning)

Kazuyuki Matsumoto :
Objective Analysis Techniques for Descriptive Answer Sentences in Questionnaires Using Natural Language Processing and Machine Learning,
4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON TECHNOLOGICAL COMPETENCY AS CARING IN NURSING AND HEALTH SCIENCES 2022, Online, Dec. 2022.

(要約): When analyzing descriptive answer sentences in the questionnaire survey, there is the problem that the subjectivity of theanalyst may enter into the qualitative analysis results. For example, whether or not sentences corresponds to expressions suchas the spread of the new coronavirus infection as the cause of spending less time with family in a freestyle descriptiveanswer will vary depending on the skill and perspective of each analyst. Natural language processing technology and machinelearning algorithms enable objective analysis and save the human and time costs of analyzing large-scale data sets. However,the most important issue is how to set the extraction and classification criteria, and the performance of the created algorithmsand models depends on the quality of the training data prepared. Recently, fine-tuned a large-scale generic language modelcreated by unsupervised learning to adapt it to the task is often used in the field of natural language processing. The use ofgeneral-purpose language models also enables efficient execution of freestyle sentences clustering and visualization. I willexplain the design of annotation guidelines for freestyle sentences in training data creation, preprocessing, and task adaptationof general-purpose language models, introducing examples from previous studies. I will also briefly describe the deep learningtechnique Transformer networks, compare it with conventional probabilistic models (Hidden Markov Models, ConditionalRandom Fields, etc.) and discuss its advantages in freestyle sentence questionnaire analysis.
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / 人工知能 (artificial intelligence) / 分類 (classification) / 深層学習 (deep learning)

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

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

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

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

(DOI: 10.1109/ICSAI57119.2022.10005478, Elsevier: Scopus) Yukari Hisaka, Hirokazu Ito, Yuko Yasuhara, Kazuyuki Matsumoto, Blaquera Paulo Allan, Takase Kensaku and Tetsuya Tanioka :
Difficulties in Nursing Practice Content and its Reasons for Patients with Acute Stroke,
4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON TECHNOLOGICAL COMPETENCY AS CARING IN NURSING AND HEALTH SCIENCES 2022, WEB, Dec. 2022.

(キーワード): Patients with acute stroke / Nursing practice / Morphological analysis

Akiyama Toshiya, Soriano Gil, Blaquera Paulo Allan, Yuko Yasuhara, Hirokazu Ito, Kazuyuki Matsumoto, Zhao Yueren, Kyoko Osaka, Tanioka Ryuichi, Kai Yoshihiro and Tetsuya Tanioka :
Inter-Rater Reliability Between the Results of Human Judgments of Emotions and those of Empathy,
4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON TECHNOLOGICAL COMPETENCY AS CARING IN NURSING AND HEALTH SCIENCES 2022, WEB, Dec. 2022.

(キーワード): Empath, Emotions / Human judgement / Inter-rater reliability

Reishi Amitani, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Affective Analysis and Visualization from Posted Text, Replies, and Images for Analysis of Buzz Factors,
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (FAIA), Fuzzy Systems and Data Mining VIII, Vol.358, 191-203, Nov. 2022.

(要約): In this study, we propose a method to visualize the factors that contribute to the buzz phenomenon triggered by Twitter posts. The analysis included tweets, images, and replies. Replies are after-the-fact responses posted in response to a posted tweet and therefore cannot be used to predict buzz phenomena. Therefore, they cannot be used to predict the buzz phenomena. In this study, the tweet body, images, and reply text were feature vectors, and an affective analysis model was constructed. Visualization of the relationship between the sensibility features output from this model and the number of RTs and likes (echo index), which represent the scale of the buzz, will be useful for analyzing the factors behind the popularity. Consequently, the subjective sensibility information with the most likes also tended to have a higher degree of similarity among the sensibility vectors.
(キーワード): Tweet analysis / 自然言語処理 (natural language processing) / trend analysis
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/FAIA220384
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85142130952

(DOI: 10.3233/FAIA220384, Elsevier: Scopus) Motonobu Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
A System to Correct Toxic Expression with BERT,
Proceedings of the 14th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - KEOD, 92-97, Valletta, Oct. 2022.

(要約): This paper describes a system for converting posts with toxic expression on social media, such as those containing slander and libel, into less-toxic sentences. In recent years, the number of social media users as well as the cases of online flame wars has been increasing. Therefore, to prevent flaming, we first use a prediction model based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) to determine whether a sentence is likely to be flamed before it is posted. The highest classification accuracy recorded 82% with the Japanese Spoken Language Field Adaptive BERT Model (Japanese Spoken BERT model) as a pre-trained model. Then, for sentences that are judged to be toxic, we propose a system that uses BERTs masked word prediction to convert toxic expressions into safe expressions, thereby converting them into sentences with mitigated aggression. In addition, the BERTScore is used to quantify whether the meaning of the converted sentence has changed in meaning compared to the original sentence and evaluate whether the modified sentence is safe while preserving the meaning of the original sentence.
(キーワード): Toxic Expression / BERT / 分類 (classification) / Text Crrection / Flame War
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.5220/0011586100003335
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85146200806

(DOI: 10.5220/0011586100003335, Elsevier: Scopus) Daichi Kawahara, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Music Video Search System Based on Comment Data and Lyrics,
Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery(Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies; LNDECT), Vol.153, 1125-1135, Jul. 2022.

(要約): Many people currently use video-sharing services such as YouTube. Keyword search is prevalent in these services. It can be hard to find a video that matches the users' interests using keyword search unless appropriate words are used. In this study, we propose a method for retrieving music videos with similar impressions by analyzing comment data from YouTube viewers and music lyrics. The proposed method converts comments and lyrics into vectors using Word2Vec, and music videos with similar impressions are retrieved using fuzzy c-means clustering According to the mean reciprocal rank (MRR) scores, it was clear that the output of the music videos had the same impression within the top three songs.
(キーワード): 人工知能 (artificial intelligence) / music video search / lyric / fuzzy c-means
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-031-20738-9_122
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85147845007

(DOI: 10.1007/978-3-031-20738-9_122, Elsevier: Scopus) Naomichi Tabuchi, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Ryota Nishimura and Kenji Kita :
Analysis of Lifestyle Habits from Weblogs of Patients with Intractable Diseases Using Deep Learning,
Proceedings of International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET), Jul. 2022.

(要約): In recent years, patient-centered medicine has become widely accepted. To keep a record of their struggles,patients sometimes publish their diaries (disease blogs) on weblogs to be read by an unspecified number of people. In particular, writing a blog may be helpful in the case of intractable diseases of which there are few cases, and patients often feel isolated because they know few people with the same disease. In this study, we used deep learning technology to analyze the blogs written by patients with intractable diseasesand to determine how they live their daily lives and their feelings. If their lifestyles are understood, the relationship between the physical condition and mental changes of people fighting intractable diseases can be determined, and a system that shows behavioral guidelines for new users fighting similar intractable diseases can be built.
(キーワード): lifestyle habits / intractable disease / 深層学習 (deep learning)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/ICECET55527.2022.9872887
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85138876019

(DOI: 10.1109/ICECET55527.2022.9872887, Elsevier: Scopus) Naomichi Tabuchi, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Ryota Nishimura and Kenji Kita :
Risk Analysis of Developing Lifestyle-related Diseases based on the Content of Social Networking Service Posts,
Innovation in Medicine and Healthcare, Part of the Smart Innovation, Systems and Technologies book series, Vol.308, 63-72, Jun. 2022.

(要約): Japans leading causes of death are cancer, cardiovascular disease, and diabetes, which account for approximately 60% of all deaths. All these diseases are closely related to lifestyle habits such as diet, exercise, and sleep and are called lifestyle-related diseases. Lifestyle-related diseases are characterized by a lack of subjective symptoms, making it difficult to notice the deterioration of the disease. In this study, we analyzed tweets related to diet, exercise, physical condition, and mental state from the contents posted by users on social networking services (SNS) to construct a system that can prevent lifestyle-related diseases more simply. We found that the results of this work can lead to the construction of a system than can detect risk factors leading to the development of lifestyle-related diseases, from the contents of users posts.
(キーワード): risk analysis / social networking service / lifestyhle-related diseases
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-19-3440-7_6
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85135061563

(DOI: 10.1007/978-981-19-3440-7_6, Elsevier: Scopus) Manabu Sasayama and Kazuyuki Matsumoto :
Annotation and Evaluation of Utterance Intention Tag for Interview Dialogue Corpus,
Proceedings of 2021 5th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, Dec. 2021.

(要約): In this paper, we proposed the utterance intention tags for an interview dialogue corpus. We constructed an interview dialogue corpus with the tags we designed. Three or five annotators annotated the tags to the interview dialogue corpus (the total number of 49999 utterances) consisting of 30 dialogues. We conducted an evaluation experiment using Fleiss's kappa value to evaluate the reliability of the proposed tags. When three annotators annotated 18 different tags to the corpus, we obtained the kappa value of 0.55.
(キーワード): interview dialogue / corpus / corpus construction / annotation / speech intention
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3508230.3508236
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(DOI: 10.1145/3508230.3508236) Taiga Kirihara, Kazuyuki Matsumoto, Manabu Sasayama, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Topic Segmentation for Interview Dialogue System,
Proceedings of 2021 5th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, Online, Dec. 2021.

(要約): In this study, topic segmentation was performed by referring to the interview dialogue corpus. Utterance intention tags were added to the existing interview dialogue corpus, and uttered sentences were vectorized using BERT, Sentence BERT, and Distil BERT. In addition, topic classification was performed using the utterance intention tags and the features of the preceding and following uttered sentences. Consequently, the greatest accuracy was achieved when the utterance intention tag was used with DistilBERT
(キーワード): interview dialogue / neural networks / speech intention / DistilBERT
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3508230.3508237
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1145/3508230.3508237

(DOI: 10.1145/3508230.3508237) Reishi Amitani, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Prediction of Number of Likes and Retweets based on the Features of Tweet Text and Images,
Proceedings of 2021 5th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, Online, Dec. 2021.

(要約): The current study aimed to investigate social media trends and propose an analysis method to explore the factors underpinning the buzz phenomenon on Twitter. As it is not always possible to determine the cause of the buzz phenomenon from the text content alone posted on Twitter, we limited the analysis to tweets with attached images and devised an analysis method using both text and images. We investigated whether there is a relationshipbetween the features of both tweet text and its attached images, and how the relationship between these features is related to the number of likes and retweets (RTs) receivedthat is, indicators of popularity. We trained a multi-task neural network that takes the features extracted from the images and text as input, and then outputs the number of likes and RTs before extracting the feature vectors of the same dimension from the two inputs (images and text, respectively) from the middle layer. By calculating the distance between these feature vectors, we analyzed the relationship between the number of likes and RTs. The results revealed that the average vectors of BERT and inceptionresnetv2 served as predictors of the number of likes and RTs. We also found that tweet text with a low number of likes and RTs was short and simple.
(キーワード): Twitter / multi-task learning / neural networks / trend ananlysis
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3508230.3508244
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1145/3508230.3508244

(DOI: 10.1145/3508230.3508244) Ryota Kishima, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Construction of MBTI Personality Estimation Model Considering Emotional Information,
Proceedings of the 35th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC35), 262-269, Shanghai, Nov. 2021.

(要約): The widespread use of social networking services (SNSs) such as Twitter and Facebook in recent years have rendered it easy to interact with various people all over the world.Analysis of the user personality and emotion using features such as the text information and image information on SNSs has been researched.This study analyzes the effectiveness of using emotional information as a feature when building a personality estimation model for Twitter users. The extensively used Myers-Briggs type indicator (MBTI) is used for analysis. A method is proposed for estimating the MBTI personality pattern by extracting emotional information from Twitter and adding it to the characteristics of the distributed expressions of sentences and words.Through evaluation experiments, it is determined whether the emotional information is effective in constructing the MBTI personality estimation model. The obtained results demonstrate that the accuracy is improved when emotional information is included as a feature, compared to the case without emotional information.
(キーワード): MBTI / personality analysis / 感情 (emotion) / Twitter

Kazuyuki Matsumoto, Matsunaga Takumi, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Construction of Emotional Similarity Word Embedding Model for Sentiment Analysis,
20th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI2021), Oct. 2021.

(要約): We propose a method for constructing a dictionary of emotional expressions, which is an indispensable language resource for sentiment analysis in the Japanese. Furthermore, we propose a method for constructing a language model that reproduces emotional similarity between words, which to date has yet not been considered in conventional dictionaries and language models. In the proposed method, we pre-trained sentiment labels for the distributed representations of words. An intermediate feature vector was obtained from the pre-trained model. By learning an additional semantic label on this feature vector, we can construct an emotional semantic language model that embeds both emotion and semantics. To confirm the effectiveness of the proposed method, we conducted a simple experiment to retrieve similar emotional words using the constructed model. The results of this experiment showed that the proposed method can retrieve similar emotional words with higher accuracy than the conventional word-embedding model.
(キーワード): affective computing / emotional embedding / DistilBERT / deep neural networks / 感情 (emotion)

Kishima Ryota, Kazuyuki Matsumoto, Hirobayashi Tomoki, Seiji Tsuchiya, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
The Relationship between Personality Patterns and Harmfulness: Analysis and Prediction based on Sentence Embedding,
3rd Technological Competency as Caring in the Health Sciences 2021, Aug. 2021.

(要約): In this paper, we propose a method for detecting harmful contents in social media. In the Social Networking Service (SNS) the articles and messages posted on these services can be viewed by an unspecified number of unknown people from worldwide. Recently, increasing the number of users who have been forced to close their SNS accounts or have been suffering from mental problems because of blew up SNS triggered by hate speech or bullying remarks in social media. Even if the management of the SNS takes countermeasures, it is difficult to deal with all types of harmful expressions. In this research, we focus on the characteristic that harmful statements need to be judged from the entire sentence, and extract features of harmful expressions using a general-purpose language model.
(キーワード): harmful expression / sentence embedding / Internet flaming / MBTI / personality analysis

Kazuyuki Matsumoto, Ryu Mopuaa, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Lifestyle Analysis via a Corpus of Disease-Fighting Weblogs,
Proceedings of 2021 IEEE 2nd International Conference on Pattern Recognition and Machine Learning (PRML 2021), 266-272, Chengdu, Jul. 2021.

(要約): 近年，日本では糖尿病予備軍の人口が年々増加している．2型糖尿病は生活習慣病の一種で型糖尿病は生活習慣病の一種であり，生活習慣を改善することである程度予防することができる．しかし，生活習慣に問題があると気付いた時には手遅れになってしまうこともある．そのため，生活習慣病の危険因子を早期に発見することが重要である．本研究では，生活習慣病闘病者のブログを収集し，危険因子に関連すると考えられる複数のキーワードカテゴリを設定し，カテゴリごとにラベルを付けて闘病ブログのコーパスを構築した．評価実験の結果，提案手法は，単純な手法よりも高い精度でキーワードや文章の分類を実現した．
(キーワード): diabetic patients / 生活習慣病 (lifestyle-related disease) / category classification / 機械学習 (machine learning)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/PRML52754.2021.9520697
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/PRML52754.2021.9520697

(DOI: 10.1109/PRML52754.2021.9520697) Minoru Yoshida, Kohno Shogo, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Visualization of the Artist Relations Using Twitter User Profiles,
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (FAIA), Fuzzy Systems and Data Mining VI,, Vol.331, 682-689, Nov. 2020.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/FAIA200746
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85101594489

(DOI: 10.3233/FAIA200746, Elsevier: Scopus) Fujisawa Akira, Kazuyuki Matsumoto, Kazuki Ohta, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
ASCII Art Classification Model by Transfer Learning and Data Augmentation,
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (FAIA), Fuzzy Systems and Data Mining VI, Vol.331, 608-618, Nov. 2020.

(要約): In this study, we propose an ASCII art category classification method based on transfer learning and data augmentation. ASCII art is a form of nonverbal expression that visually expresses emotions and intentions. While there are similar expressions such as emoticons and pictograms, most are either represented by a single character or are embedded in the statement as an inline expression. ASCII art is expressed in various styles, including dot art illustration and line art illustration. Basically, ASCII art can represent almost any object, and therefore the category of ASCII art is very diverse. Many existing image classification algorithms use color information; however, since most ASCII art is written in character sets, there is no color information available for categorization. We created an ASCII art category classifier using the grayscale edge image and the ASCII art image transformed from the image as a training image set. We also usedVGG16, ResNet-50, Inception v3, and Xceptions pre-trained networks to fine tune our categorization. As a result of the experiment of fine tuning by VGG16and data augmentation, an accuracy rate of 80% or more was obtained in the human category.
(キーワード): テキストアート / アスキーアート / 転移学習 / ファインチューニング / データ拡張
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 115914
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/FAIA200738
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3233/FAIA200738

(徳島大学機関リポジトリ: 115914, DOI: 10.3233/FAIA200738) Kirihara Taiga, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Keyword Extraction from TV Program Viewers Tweet Based on Neural Embedding Model,
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications (FAIA), Fuzzy Systems and Data Mining VI, Vol.331, 360-369, Nov. 2020.

(要約): In recent years, young people have not been watching television (TV) as much as they used to. This is mainly because a number of TV programs are very long and/or have limited viewing times. Recently, individuals have been actively posting live-action tweets on Twitter to comment on TV content while watching programs in real time. In this study, we propose a method for extracting key phrases related to the event scenes of TV programs using live tweets, and we propose a scene search system that aims at efficient TV program viewing. The experimental results indicated that the program contents were estimated with an error of approximately 5% to 10% with respect to the program time. In addition, the extracted key phrases were visualized for each event scene category using the t-SNE algorithm.
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / TV番組 / キーフレーズ抽出 / ツイッター解析
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/FAIA200714
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85101584659

(DOI: 10.3233/FAIA200714, Elsevier: Scopus) 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. 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. 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. Ryuichi Tanioka, Kazuyuki Matsumoto, Kenichi Sugawara, Kensaku Takase, Yoshihiro Kai, Masahito Tomotake and Tetsuya Tanioka :
Issues in developing natural language processing applications for healthcare robots to motivate older people while rehabilitation,
The 15th NLPKE (NLPKE 2020), Oct. 2020. Kohei Torii, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Jiro Tsuruki, Kobayashi Kenichiro, Eiichi Honda and Kenji Kita :
Towards Automatic Dental Diagnosis System Based on Deep Learning,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 64-65, Oct. 2020. Ryu Mopuaa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Construction of Annotated TOBYO Blog Corpus for Lifestyle Disease Analysis of Diabetic Patient,
Proceedings of The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (NLP-KE20), 77, Oct. 2020.

(要約): In this study, we target to analyze weblogs authored by diabetes patients describing their struggle against their disease. In order to build a corpus for analysis, we annotate tags to the important keywords/key phrases such as blood glucose level, diet and emotions in collected weblog data. We aim at constructing a labeled lifestyle disease weblog corpus (called as TOBYO weblog corpus) to extract useful information from patients' weblogs of against illness. For example, to improve our lifestyle, it would be very useful to know how we should live every day, what kind of diet we should eat, how much exercise is appropriate, and so on. In our study, we organize the tagged data and take statistics on part-of-speech combinations. We set the top N thresholds in the rank of the frequency of the part-of-speech and create a system to exclusively pre-process the key phrases that are ranked as more frequent part of speech combinations. The extracted key phrase information is vectorized by a model of BERT (bidirectional encoder representation from a transformer), then the key phrases are sorted out by making a model for category prediction that uses two inputs (BERT vector and character frequency vector). To evaluate our proposed method, we conduct cross validation test and open test by using several machine learning algorithms. In comparison with the baseline classification method, which is a simple and ordinal neural network method, our method can achieve higher performance.
(キーワード): 闘病コーパス / ニューラルネットワーク / ブログ / 生活習慣病 (lifestyle-related disease) / 糖尿病 (diabetes)

Liu Maobo, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Construction of lifestyle disease weblog corpus and evaluation of keyword classification model,
International Forum on Advanced Technologies 2020 (IFAT2020), Mar. 2020.

(キーワード): 生活習慣病 (lifestyle-related disease) / weblog corpus / keyword classification

Kazuyuki Matsumoto, Manabu Sasayama, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotional State Estimation by Dialogue History and Sentence Distributed Representation,
Proceedings of 2019 6th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems(CCIS2019), 31-35, Singapore, Dec. 2019.

(要約): The paper presents a novel approach to predict humans emotion in the dialogue. We target the scenario dialogue corpora. The corpora are annotated by some subjects with emotion tag. We use sentence embedding by Bidirectional Encoder Representations from Transformers as versatile and rich feature. By acquiring multi-context information from dialogue text, the accuracy of emotion prediction can be improved. As an experiment by machine learning algorithm such asdeep neural networks for the proposed method, we achieved higher accuracy than the method using embedding feature from utterance itself.
(キーワード): dialogue sentences / dialogue emotion estimation / sensibility robotics
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS48116.2019.9073750
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85085005205

(DOI: 10.1109/CCIS48116.2019.9073750, Elsevier: Scopus) Yuko Sakuta, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Kansei Mapping of Color Images Using Earth Mover's Distance,
International Conference on Software Technology and Engineering (ICSTE2019), Oct. 2019. Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
An Approach for Conversion of Japanese Emoticons into Emoji Based on Character-Level Neural Autoencoder,
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol.320, 635-644, Oct. 2019.

(要約): In this paper, we propose a method for converting Japanese emoticons into emoji. The method creates a model that translates text into emoji using training neural networks with a character-based feature; the model determines the positive/negative/neutral polarity of the emoji from the text. By extracting a feature vector from the hidden layer of the model, we calculate the similarity between the input sentence and the text annotated with emoji in the database; the conversion candidates come from the emoticon in the input text. In comparison tests of the proposed method and a word-level feature method that uses a word distributed representation vector, the emoji emotion polarity-based model achieved a maximum accuracy rate of 90.0%, representing an 8% improvement over the word-level feature method.
(キーワード): emoji / emoticon / neural autoencoder
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/FAIA190231
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3233/FAIA190231

(DOI: 10.3233/FAIA190231) Kazuyuki Matsumoto, Mopaa Ryu, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Analysis on Weblog of Lifestyle Diseases,
Proceedings of the 2019 International Symposium on Signal Processing Systems (SSPS2019), 142-148, Beijing, Sep. 2019.

(要約): In this paper, we investigate the relation between patient lifestyle and emotional state transition by analyzing weblog articles written by patients with diabetes. To conduct our analysis, we use blood sugar level and body weight to indicate the disease condition, together with meal keywords and sentences that express feelings in the selected weblogs. A corpus annotated with a tag to word units in the target articles is constructed and a method of keyword classification based on the constructed corpus is proposed and evaluated. Finally, we analyze whether the indicated emotion is positive or negative in sentences expressing emotion in the corpus and investigate the relation between the emotion and a change in blood sugar level.
(キーワード): テキストマイニング (text mining) / 糖尿病 (diabetes) / 生活習慣病 / 感情分析 / 機械学習 (machine learning)
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3364908.3365294
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85077207726

(DOI: 10.1145/3364908.3365294, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Yuta Hada, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Analysis of Reply-Tweets for Buzz Tweet Detection,
Proceedings of 33rd Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC33), 138-146, Sep. 2019.

(要約): In this study, we propose a method for predicting whether a tweet will create a buzz on the Internet by examining tweeted replies posted by others. We also investigate the distinguishing characteristics of replies to buzz tweets by analyzing feature amounts. Our proposed method first converts each reply tweet into a vector expression using a word distributed representation or some other vectorization method. We then apply a machine learning method for binary classification todetermine whether the reply is to a buzz tweet or a non-buzz tweet. We classify the target tweet into buzz or non-buzz categories by comparing the total buzz and non-buzz scores produced by the classifier. The proposed method using StarSpace achieved 93.1% F1-score, while an approach that used number of retweets and number of favors (likes) achieved 77.8% F1-score. Wealso found that there are a number of words that are characteristic of buzz tweet replies anda number of words that are characteristic of non-buzz tweet replies.
(キーワード): テキストマイニング (text mining) / Twitter / buzz tweet / StarSpace / Deep learning
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85084953625

(Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Manabu Sasayama, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Personality Analysis on Dialogue System for Emotional Interaction Robot,
Conference Proceedings of Asia Pacific Society for Computing and Information Technology 2019 Annual Meeting (APSCIT 2019 Annual Meeting), Jul. 2019.

(要約): In this study, we proposed the personality analysis method for dialogue system towards realization of emotional interaction robot. To achieve smooth communication between human and robot in dialogue, it is necessary that overcome feeling of strangeness by generating dialogue utterance based on consistent personality. Firstly, we extract the wording feature from utterance texts on social media. To obtain relation between the wording feature and personality ego-state level, we use sentence level embedding feature and create state level estimator for each ego-state. Next, we evaluate the ego-state level estimator with an evaluation test set. Finally, we use this estimator for analysis of chat-bot dialogue. By comparing the existing chat-bot dialogue and user utterance, we consider about non-reality of current chat-bot dialogue generation.
(キーワード): personality analysis / dialogue system / egogram / emotional interaction robot

Kojima Takumi, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Research on statements in tweets and sleep time of classification,
the 3rd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, Tokushima, Japan, Jun. 2019. Hidetoshi Nakao, Masakazu Imaoka, Kenji Oka, Mitsumasa Hida, Takeshi Morifuji, Masashi Hashimoto, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Factor Affecting Low-Arch and High-Arch of Foot,
13th International Society of Physical and Rehabilitation Medicine (ISPRM 2019), No.P3-447, Jun. 2019. Hidetoshi Nakao, Masakazu Imaoka, Kenji Oka, Mitsumasa Hida, Takeshi Morifuji, Masashi Hashimoto, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Body Factors of Low Arch of Foot for Middle and Senior Age,
World Confederation for Physical Therapy (WCPT2019), No.PO-E-30-SUN2, May 2019. Horikawa Haruki, Minoru Yoshida, Kenji Kita and Kazuyuki Matsumoto :
Extended Dataset for Food Image Classification Based on Twitter,
Hong Kong International Conference on Engineering and Applied Science (HKICEAS 2018), Dec. 2018. Kataoka Asaki, Sasayama Manabu and Kazuyuki Matsumoto :
Data Augmentation for Lyric Emotion Estimation,
2018 International Conference on Creativity, Innovation, and Invention in Digital Technology (CIIDT2018), Dec. 2018.

(要約): 歌詞感情推定が実現すれば，テキスト検索やメロディ検索だけでなく，歌詞に含まれる感情や楽曲全体の感情の流れに基づいた楽曲検索システムおよび楽曲推薦システムが実現できる．そのためには，フレーズごとの歌詞感情コーパスが必要となる．しかし，フレーズの感情は人手で付与されるため，大規模な歌詞感情コーパスを作成するのは難しい．本稿では，歌詞感情コーパスの拡張手法を提案する．拡張前後の歌詞感情コーパスでそれぞれ学習した畳み込みニューラルネットワークを用い，提案手法の有効性を検証する．推定する歌詞の感情はJoy，Love，Anger，Sorrow，Anxietyの5クラスとする．
(キーワード): lyric / emotion estimation / data augmentation

Kazuyuki Matsumoto and Manabu Sasayama :
Lyric Emotion Estimation Using Word Embedding Learned from Lyric Corpus,
Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Computer and Communications, Vol.VI, 2295-2301, Chengdu, Dec. 2018.

(要約): 本研究では，歌詞コーパスから歌詞特有の表現を扱うための特徴を抽出し，各歌詞フレーズから感情を推定する方法を提案する．評価実験の結果，提案手法(歌詞コーパスによる単語分散表現ベクトルと3-NNの組み合わせ)の有効性が確認された．
(キーワード): 歌詞 / 感情推定 / 単語埋め込み / k-nearest neighbor / support vector regression
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CompComm.2018.8780811
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CompComm.2018.8780811

(DOI: 10.1109/CompComm.2018.8780811) Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Modeling Relations Between Profiles and Texts,
Proceedings of the 14th the Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS 2018), LNCS 11292, 103-109, Taipei, Nov. 2018.

(要約): Twitterのテキストと投稿者のプロフィールを同時にモデル化する手法を提案する．提案手法では，テキスト中の単語とプロフィール中の単語との関連を考慮したん分散表現学習を行い，それぞれの単語のベクトル表現を獲得する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-030-03520-4_10
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85057273674

(DOI: 10.1007/978-3-030-03520-4_10, Elsevier: Scopus) Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Ohta Kazuki, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
ASCII Art Category Classification based on Deep Convolutional Neural Networks,
Proceedings the 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 345-349, Nanjing, Nov. 2018.

(要約): ソーシャルメディア上のテキストベースのコミュニケーションでは，絵文字は，感情を伝達し，短いテキストでスムーズなコミュニケーションを促進する重要な方法を提供する．非言語表現として，アスキーアートの文字そのものには意味はないが，文字の位置や形を用いることで，感情や意図を視覚的に表現することができる．文字を特徴量としてアスキーアートを分類することはこれまで困難であった．本稿では，アスキーアートを画像に変換し，深層学習を用いてアスキーアートを分類する手法を提案する．評価実験では，97%の分類成功率を達成することができた．
(キーワード): ASCII Art / 分類 (classification) / Deep learning / Convolutional Neural Networks
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CCIS.2018.8691245
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85064980913

(DOI: 10.1109/CCIS.2018.8691245, 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) Bando Koji, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Twitter User's Hobby Estimation Based on Sequential Statements Using Deep Neural Networks,
2018 10th International Conference on Software Technology and Engineering, Oct. 2018.

(キーワード): Twitter / 趣味推定 / ニューラルネットワーク / ランダムフォレスト / サポートベクトルマシン

Yunong Wu, XIN KANG, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emoticon-based emotion analysis for Weibo articles in sentence level,
Lecture Notes in Computer Science, Vol.11248, 104-112, Oct. 2018.

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

(DOI: 10.1007/978-3-030-03014-8_9, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Classification of Emoji Categories from Tweet Based on Deep Neural Networks,
Proceedings of the 2nd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR2018), 17-25, Bangkok, Sep. 2018.

(要約): In this paper, we describe the sentiment analysis method from tweets based on emojis category. Many of existing study about sentiment analysis focused on the emotional expressions included in sentence. However, because there are various kinds of emotional expressions, such as Internet slang, it cannot be constructed that the fixed emotional expression dictionary. The most of the methods based on corpus and machine learning, its performance is quite depended on the quality of annotation. Therefore, we attempt to use categories which are expressed by emoji as sentiment label instead of manually annotated labels. Our proposed method uses automatically annotated category label by emoji which is annotated to sentence, and train word embedding feature by deep neural networks. As the result of the experiment, our proposed method overcome the simple word feature based method.
(キーワード): 絵文字 / Twitter / 深層ニューラルネットワーク
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1145/3278293.3278306
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1145/3278293.3278306

(DOI: 10.1145/3278293.3278306) Nakao Hidetoshi, Jirela Dilixiati, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Recognition from Emoticons using Convolutional Neural Networks,
Proceedings of 2nd Technological Competency as Caring in the Health Sciences 2018, 72, Aug. 2018.

(要約): In recent years, text communication has been grown steadily so that all kinds of daily contacts could be conducted now through Internet based text messaging services. As an advantage of text-based communication via the Internet, we can quickly interact with anyone wherever we are. At the same time, since it is difficult to express emotions with each other only with text, the chance of adding non-verbal information such as photos to text is increasing. Among the non-verbal information, there are emoticons in expressions that have been developed by Internet bulletin boards, chat, e-mail, etc. In particular, the types of emoticons used in Japan are diverse, even now; various types of emoticons continue to increase. There have been studies on these emoticons until now, which have become increasingly important in recent years. In this paper, we propose a method to classify facial expressions expressed from emoticons by letting deep convolutional neural networks. When recognizing emotions from emoticons, it is not known that seeing emoticons in character units is very effective. Information such as role positioning and coexistence roles is necessary. Characters in emoticons differ depending on font it also gives different impressions depending on context. In order to realize semantic analysis / emotion analysis considering emoticons, it is necessary to provide a corpus that records various kinds of emoticons and a database that gives information such as meanings and emotions expressed by emoticons. However, including all the emoticons is difficult, and since the emoticons are more vague than ordinary language expressions, that is why the construction of the dictionary is delayed. In this paper, we propose a method to classify the emotions of the emoticons by letting the deep convolutional neural network learn the features of the emoticons. By treating the emoticon as an image, the visual features can be captured and it is considered that natural recognition can be performed instead of processing like a character string. In addition, since the emoticon characterizes the facial expression with a character string, there is a problem that the impression is different only when the used fonts are different from each other, and therefore, when different fonts are used, how the classification accuracy is changed, we consider whether to do so.
(キーワード): 顔文字 / 畳み込みニューラルネットワーク / 感情認識 / データ拡張

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

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

(DOI: 10.1109/IRCE.2018.8492969, Elsevier: Scopus) Ryusei Matsumoto, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Hironobu Matsuda and Kenji Kita :
Visualization of the occurrence trend of infectious diseases using Twitter,
Proceedings of the 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2018), (poster), 511-514, May 2018.

(要約): 感染症の流行を可視化するシステムを提案する．Twitterデータを対象に，投稿者が感染の当事者か否かを判定する事実性解析を行い，結果を用いて可視化する．複数の感染症について提案手法を適用し，その効果を示す．
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85059887520

(Elsevier: Scopus) Jirela Dilixiati, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Predicting facial expression from emoticon based on convolutional neural networks,
4th International Forum on Advanced Technologies (IFAT 2018), Mar. 2018.

(要約): Text communication has been developed in recent years, all kinds of daily contacts are through the SNS regardless of age, gender and active. As an advantage of text-based communication via the Internet. There is a point that you can quickly respond to anyone wherever you are. In this paper, by letting the deep convolution neural network learn the image features of emoticons. We propose a method to classify by emotion expressed by emoticons. By treating emoticons as images, it is possible to capture visual features and think that natural identification can be made rather than handling as character strings.
(キーワード): 顔文字 / 畳み込みニューラルネットワーク / 感情 / 顔表情

Kenji Kita, Yunong Wu, Kazuyuki Matsumoto and Minoru Yoshida :
The Effectiveness of Image Data Augmentation for Deep Learning,
Conference Abstract of the 3rd International Conference on Multimedia and Image Processing, 19, Mar. 2018.

(キーワード): Deep Learning / Data Augmentation / 画像処理 (image processing)

Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Visual Similarity for ASCII Arts Using Image Features,
Proceedings of the 2018 2nd International Conference on Machine Vision and Information Technology (CMVIT 2018), 17, Hong Kong, Feb. 2018.

(要約): Communication with various types of non-verbal expressions has been increasing on Social Networking Services. Among them, ASCII art is a character-based design technique to express human emotions. In many cases, ASCII arts are generated from original images by mapping some region of pixels to a certain character. In the field of natural language processing, ASCII arts are treated as sequences of characters. In addition, there have been few studies that aim to analyze or classify ASCII arts. In this paper, we extract characteristics of ASCII arts using image shape features. Our image shape-based features provide visual similarity between ASCII arts that are invariant across image scale and characters used in ASCII arts. Moreover, the proposed method enable us to compare visual similarity between ASCII arts and original images. To extract shape features from ASCII arts, we use image features of original images by converting ASCII arts to images. In the experiment, we compared visual similarity between ASCII arts and original images by using Histograms of Oriented Gradients(HOG). Our experimental result shows that the proposed method is effective to compare visual similarity between ASCII arts and original images.
(キーワード): visual similarity / ascii art / image feature

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. 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

Hirokimi Fukuda, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Index Generation of BGM Video Based on Distinctive Comments,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering(NLP-KE'17), 179-184, Dec. 2017.

(要約): The purpose of this study is to generate indexes to the BGMs based on the distinctive comments annotated to the BGM videos posted on Nico Nico Videos. Our proposed method detects the end/start positions of the BGMs considering the increase/decrease of the number of the comment data, the comments distinctive to the songs and the exclamatory expressions annotated to the videos. The evaluation result showed that the proposed method could generate correct indexes within 10 seconds error for the BGM videos with length of less than 40 minutes and with annotation of over 30,000 comments.
(キーワード): ニコニコ動画 / インデックス生成 / 作業用BGM

Naoya Fujino, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks,
Proceedings of The 12th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering(NLP-KE'17), 166-178, Dec. 2017.

(要約): In this study, we focus on a representative SNS, Twitter and target emotion estimation from tweets posted on Twitter. we construct emotion estimation models applicable to each gender. It is considered that there would be different word usage tendencies depending on gender. Therefore, we analyze what difference exists in usage tendency of slangs or emoji, which are thought to be related to emotion, depending on gender. Then, we propose a method to improve emotion estimation based on neural networks by usingdistributed representation models for each gender. As the result of the evaluation experiments, the higher estimation accuracy was realized by training with Deep Convolutional Neural Networks using word's distributed representation as feature than by training with Feed Forward Neural Networks.
(キーワード): emotion estimation / user's gender / deep neural networks

Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Facial Expression Classification Based on Shape Feature of Emoticons,
Proceedings of 1st International Conference on Machine Learning and Data Engineering (iCMLDE2017), 29-34, Sydney, Nov. 2017.

(要約): Emoticons are used in the situation of textual communication such as web mails and internet forums. Many of the existing studies dealing with classification or extraction of emoticons regard emoticons as a kind of character string and focus on what characters constitute the emoticons or how they are lined up. However, emoticons are used to express human facial expressions, and characters constituting them represent various facial parts such as eyes, nose, mouth, etc. Such characters can be identified as different facial parts depending on their positions, and facial expressions are thought to be represented by the combinations of their shape features. In this study, we classified the facial expressions of emoticons by focusing on the shape features of those emoticons. To deal with shape features of emoticons, we converted emoticons, which are text data, to image data. Emoticons are mainly formed by line segments of characters, and use only black and white colors. Therefore, other factors such as colors and shades were not considered as the feature to classify the facial expressions. In the experiments, we used image features that did not require color information. As the result of comparative experiment with the 1-nearest neighbor method using character features, the facial expression recognition rate is 52% when using the Histograms of Oriented Gradients(HOG) was used as image feature. By this result, proposed method improved recognition rate by 2 % than using baseline.
(キーワード): facial expression classification / 顔文字 / 画像特徴

Takeshi Kusumoto, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Gender Estimation from Facial Images by Deep Neural Network,
Proceedings of Annual Conference on Engineering and Applied Science, Nov. 2017.

(要約): In this paper, we collect new learning data and learned this by the existing neural network in order to exceed the accuracy of the model of the existing research. As a result, we succeeded in improving the accuracy by increasing the learning data. However, we discovered that performance declined due to biased learning data. The future task is to further improve accuracy and Research the relationship between bias and accuracy of learning data.
(キーワード): 性別推定 / 顔画像 / 深層ニューラルネットワーク / 画像処理 (image processing) / 深層学習

Kazuyuki Matsumoto, Akira Fujisawa, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Recognition of Emoticon Based on Character Embedding,
9th International Conference on Software Technology and Engineering (ICSTE2017), Hong Kong, Oct. 2017.

(要約): 本研究では，顔文字の文字意味分散表現を用いた顔文字の感情認識をおこなう．従来の顔文字研究では，文中から顔文字を抽出したり，顔文字を構成パーツに分解しその組み合わせによる感情認識などがおこなわれてきた．近年発展してきた単語埋め込み技術を応用し，顔文字の文字単位での意味を学習し，特徴量として用いることで，より汎用的な顔文字の感情認識を試みる．文字の分散表現を素性として深層畳み込みニューラルネットワークに学習させる手法により構築した顔文字感情認識モデルを交差検証法により評価した結果，未知顔文字に対する感情認識を，単純な文字n-gram出現頻度ベクトルを素性として用いた手法よりも高い精度でおこなえることが分かった．
(キーワード): 顔文字 / 感情認識 / 文字埋め込み / 畳み込みニューラルネットワーク

Kenji Kita, Kazuyuki Matsumoto and Minoru Yoshida :
Face Identification Based on Deep Convolutional Neural Networks,
9th International Conference on Graphic and Image Processing, Oct. 2017.

(キーワード): 顔認証 / 深層ニューラルネットワーク

Kazuyuki Matsumoto, Miyake Takeshi, Seiji Tsuchiya, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Flame Prediction Based on Harmful Expression Judgement Using Distributed Representation,
Book of Abstracts Proceeding of Engineering & Technology, Computer, Basic and Applied Sciences (ECBA-2017), Vol.3, No.16, 11, Taipei, Sep. 2017.

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

Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Distributed Representations for Words on Tables,
Proceedings of the 21st Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2017), Part-I (LNAI 10234), 135-146, May 2017.

(要約): 表形式中の単語に対する分散表現学習の手法を提案する．提案手法では，同一行のセル，同一列のセルという二種類の文脈を考慮し，水平方向と垂直方向の二種類の単語関係を同時にモデル化する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-57454-7_11
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85018412327

(DOI: 10.1007/978-3-319-57454-7_11, Elsevier: Scopus) Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Acceleration of Similar Word Search in Distributed Representation,
Proceedings of the 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING 2017) (poster), Apr. 2017.

(要約): コサイン類似度を用いた単語分散表現ベクトルの検索を高速化するための手法を提案する．提案手法は，類似尺度をユークリッド距離に変換し，距離計算そのものに対して分枝限定法を適用し，しきい値を超えた距離計算を途中で打ち切るというアイデアにより高速化を図る．さらに，PCAを用いてベクトル表現そのものを変換する前処理により，距離計算におけるさらなる加算・乗算演算の削減を行う．

Kenji Kita, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Yunong Wu :
A Comparison of Face Recognition Features Derived from Convolutional Neural Networks,
Conference Abstracts of the 2017 International Conference on Frontiers of Image Processing, 17, Kathmandu, Nepal, Mar. 2017. 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

Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Improvement of the Histogram for Infrequent Color-Based Illustration Image Classification,
Fuzzy Systems and Data Mining II, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol.293, 299-305, Dec. 2016.

(キーワード): イラスト画像 / 色ヒストグラム / 画像分類 / 作風
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.3233/978-1-61499-722-1-299
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.3233/978-1-61499-722-1-299

(DOI: 10.3233/978-1-61499-722-1-299) Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Table Topic Models for Hidden Unit Estimation,
Proceedings of the 12th Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS2016), LNCS 9994, 302-307, Dec. 2016.

(要約): 表形式中に出現する数値について，省略された単位を推定する手法を提案する．Wikipediaの表形式を対象に，数値のみを含むセルに対して，どの単位が適切であるかを推定する．同一列の第一行目の単語等の文脈情報を用いてそのような推定を行うほか，表形式と周囲の文章を同時にモデル化できる表形式トピックモデルを提案し，それによるパラメータ推定結果を用いることで，精度の向上を図る．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-48051-0_23
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85007107751

(DOI: 10.1007/978-3-319-48051-0_23, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Kenji Kita, Yunong Wu and Iwasa Fumihiro :
Effect of Users Attribute on Emotion Estimation from Twitter,
Proceedings of the 2nd IEEE International Conference on Computer and Communications, Vol.3, 1186-1190, Oct. 2016.

(要約): This study focused on emotion estimation fromutterances on Twitter and analyzed the differences caused forestimation according to the attributes of users. SNS userspossess various user attributes. If we could clarify the tendencyfor each attribute to involve emotion estimation, we would beable to create an emotion estimation model suitable for eachattribute. This study considered two attributes, sex and job, andinvestigated the tendency of emotion estimation based on anemotion estimation model constructed by machine learning. Inthis paper, as a feature for machine learning, we used asentence vector that was obtained by the summation of theword distributed expressions. As a result of the evaluationexperiment using a method based on the nearest neighbormethod, we obtained 0.4 higher estimation accuracies thanusing a baseline method based on a simple Bag of Words model.
(キーワード): user attribute / emotion recognition / Twitter
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CompComm.2016.7924892
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/CompComm.2016.7924892

(DOI: 10.1109/CompComm.2016.7924892) Kazuyuki Matsumoto, Seiji Tsuchiya, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Judgment of Slang Based on Character Feature and Feature Expression Based on Slangs Context Feature,
Communications in Computer and Information Science, Vol.652, 280-288, Kuala Lumpur, Sep. 2016.

(要約): This paper proposes a method to distinguish standardwords from slang words using information from the characters comprising thecharacter string. An experiment testing the effectiveness of our method showeda 30 % or more improvement in classification accuracy compared to the baselinemethod. We also use a contextual feature related to emotion to expand theunregistered slang word in the training data into other expressions and proposean emotion estimation method based on the expanded expressions. In our experiment,successful emotion estimation was obtained in nearly 54 % of the cases, anotably higher rate than with the baseline method. Our proposed method wasshown to have validity.
(キーワード): 俗語 / 文字特徴 / 文脈特徴 / 未知表現
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-981-10-2777-2_25
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84989337887

(DOI: 10.1007/978-981-10-2777-2_25, Elsevier: Scopus) Zhang Guoliang, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Face Identification based on Deep Learning Using Low Pixel Images,
International Conference on Engineering & Technology, Computer, Basic & Applied Sciences, Jul. 2016. Kazuyuki Matsumoto, Manabu Sasayama, Kohsuke Miyauchi, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Lyric Retrieval System Based on Word's Intimacy Value,
Advances in Engineering Research, Vol.24, 84-87, May 2016.

(キーワード): Lyric retrieval / Query expansion / Word intimacy value

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

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. Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Sensibility Estimation Method for Youth Slang by Using Sensibility Co-occurrence Feature Vector Obtained from Microblog,
Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC2015), Oct. 2015.

(要約): TwitterなどのSNSにおいて，簡潔に個人の思いや意図を伝えるために省略表現や顔文字表現を多用する場面が増加している．こうした表現は，その多くが形態素解析などの既存の辞書に登録されておらず未知表現として解析される．そのため，テキストマイニングにおける評判分析の精度向上の障壁となることが考えられる．また，こうした未知語のクラスタリングに文脈を用いる方法が主流であるが，その多くが分かち書き処理を前提としているため，若者言葉のような未知表現の分割誤りに弱いという欠点がある．本論文では，未知表現が分割誤りを起こす場合においても適切な文脈を取得し，そこから感性を推定する手法を提案する．また，取得した文脈ベクトルは膨大な次元数に上るため，低次元で簡潔な表現として感性語との共起をもとに素性ベクトルを生成する手法を提案する．提案手法の評価実験の結果，分割誤りが生じる若者言葉に対し，分割誤りが生じない若者言葉と同等の感性推定精度が得られることが明らかになった．
(キーワード): 俗語 / マイクロブログ / ツイッター / 感情計算 / 感性分類
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/CompComm.2015.7387618
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84963939887

(DOI: 10.1109/CompComm.2015.7387618, Elsevier: Scopus) 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) Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Qingmei Xiao, Luo Xin and Kenji Kita :
Emotion Recognition for Sentences with Unknown Expressions based on Semantic Similarity by Using Bag of Concepts,
Proceedings of the 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'15), 1428-1433, Aug. 2015.

(要約): 従来研究では，感情表現，文構造の辞書や感情コーパスのようなテキストからの感情推定のための様々な手法を用いていた．しかし，既存の形態素解析辞書に含まれている表現に着目したものがほとんどで，それらは，未知語，とくに新しく作られた語への対応が不十分であった．日本では，weblogやSNSが普及において，10代から20代のweblogユーザが頻繁に新語を用いる．我々の研究では，新語を含んだweblogテキストから作成した感情コーパスを分析し，これらのテキストからの感情推定手法を提案する．とくに，我々は，単語の意味的な類似性に着目し，さらに，感情を含む表現に対して重み付けすることを考えた．また，若者言葉をはじめとする俗語は，意味的な分類があいまいであるため，既存のシソーラス等への辞書に登録することは困難である．こうした語に対処するため，我々が収集した大規模なTwitterコーパスから単語間の意味的な類似性を計算する．提案手法では，単語を意味のクラス番号に変換することで，学習データに含まれない語への対処を実現する．複数の機械学習による分類器を適用した評価実験の結果，提案手法は，ベースライン手法であるBag of wordsによる感情推定よりも高精度な感情推定がおこなえることがわかった．
(キーワード): Bag of concepts / emotion recognition / unknown expression / semantic similarity
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/FSKD.2015.7382148
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84966470618

(DOI: 10.1109/FSKD.2015.7382148, Elsevier: Scopus) 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. Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Qingmei Xiao, Xielifuguli Keranmu, Kenji Kita and Hiroshi Nakagawa :
Extracting Corpus-Specific Strings by Using Suffix Arrays Enhanced with Longest Common Prefix,
Proceedings of the 10th Asia Information Retrieval Society Conference (AIRS 2014), LNCS 8870, 360-370, Kuching, Dec. 2014.

(要約): すべての部分文字列を候補とする新しい用語抽出手法を提案する．提案手法は，接尾辞配列を用いることにより，接尾辞木の節点を辿る操作をエミュレートする．言語的切れ目の良さを表すスコアと，分野特有度を表すスコアの2種のスコアを，リランキング手法により組み合わせて，候補のランキングを行う．実験により，頻度の高い用語に関しては，前処理で形態素解析を行う従来手法よりも高い精度で用語抽出が行えることを示す．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-12844-3_31
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84912135895

(DOI: 10.1007/978-3-319-12844-3_31, Elsevier: Scopus) Kazuyuki Matsumoto, Sasayama Manabu, Qingmei Xiao, Fujisawa Akira, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Reranking the Search Results for Lyric Retrieval Based on the Songwriters' Specific Usage of Words,
Electronics, Communications and Networks IV Proceedings of the 4TH Internationa Conference on Electronics, Communications and Networks, 12 15 December 2014, Beijing, China, 1045-1052, Beijing, Dec. 2014.

(要約): 作詞者がよく用いる語を考慮することで歌詞検索の精度向上を目指す手法を提案する．既存の検索におけるクエリ拡張では，単語の共起関係を大規模テキストデータから得るものが多かった．しかしながら，歌詞の場合は，一般的なテキストデータとは語の共起傾向が異なることが先行研究からも明らかである．本論文で提案する手法は，歌詞においてよく出現するフレーズを分析する．また，検索に用いる歌詞片に人為的にノイズを加えることによる精度低下を抑えるため，誤りを検出する方法を考える．歌詞のtrigramによる曖昧検索に基づく拡張候補語の取得をおこなう．拡張候補語をキーとして，文脈的に類似したキーワードを検索クエリに加えたうえでの歌詞検索結果に対し，作詞者ごとに単語に重み付けすることでランキング結果を改善する．提案手法により，重み付けを行わない手法に比べMRRが向上することが確認できた．
(キーワード): 歌詞検索 / クエリ拡張

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
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84988227783

(DOI: 10.1109/CCIS.2014.7175773, Elsevier: Scopus) Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Kenji Kita and Hiroshi Nakagawa :
Unsupervised Analysis of Web Page Semantic Structures by Hierarchical Bayesian Modeling,
Proceedings of the Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD) 2014, Part II, LNAI 8444, 572-583, Tainan, May 2014.

(要約): HTML文書レイアウトの意味構造に対するベイズ確率モデルを提案する．HTML文書の意味的階層構造を，各テキストブロック間の依存構造としてモデル化し，サンプリングによって適切な構造を推定する．提案モデルは階層ベイズモデルであり，各ブロックに付けられる「見出し」や「内容」といったラベルから単語やHTMLタグを生成する．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1007/978-3-319-06605-9_47
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84901278613

(DOI: 10.1007/978-3-319-06605-9_47, Elsevier: Scopus) Akira Fujisawa, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Identifying who drew the illustration focusing on the eyes of the characters,
Proceedings of 20th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, 82-89, Feb. 2014.

(要約): 本論文では，イラスト画像の作者識別を行うことを目標とする．イラスト画像は作者によって絵柄が大きく異なる．また同一の作者であっても作品によってモチーフや構図などが異なり，一見して同じ作者の作品から共通点を探し出すことは難しい．そこでイラスト画像から作者の描き方の癖を特徴量として抽出し，それを利用して作者識別を行えないか考えた．識別実験の結果，再現率は平均35%，作者ごとに調べると90%の再現率が得られた作家もいた．このことから，イラスト画像の書き込み具合を特徴量として用いることにより，ある程度作者を識別することができることがわかった．
(キーワード): 画像処理 (image processing) / Identifying / Illustration / Edge / Canny Edge Detection

Qingmei Xiao, Chen Mei, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Improvement of Indexing Methods for Audio Fingerprinting Systems,
International Conference Data Mining, Civil and Mechanical Engineering (ICDMCME'2014), 65-71, Feb. 2014.

(要約): オーディオ指紋に基づく楽曲検索において，圧縮接尾辞配列を用いた検索インデックスの圧縮手法を提案した．提案手法では，ソートされたオーディオ指紋データが上位バイトは同じ値になりやすいという性質を利用し，8ビットデータ列に対してランレングス符号化を用いて圧縮を行っている．また，フィボナッチ・ハッシュ関数を用いたオーディオ指紋の検索手法に関しても述べた．

Mei Chen, Qingmei Xiao, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida, Xin Luo and Kenji Kita :
A Fast Retrieval Algorithm Based on Fibonacci Hashing for Audio Fingerprinting Systems,
Proceedings of the 2013 International Conference on Advanced Information Engineering and Education Science, 219-222, Beijing, Dec. 2013.

(要約): オーディオ指紋を用いた音楽検索システムでは，膨大な数のサブ指紋をデータベースの格納する必要がある．膨大なサブ指紋データベースの中から，検索楽曲と類似したものを効率的に検索するために，ハッシュ表を用いる手法が既に提案されている．本論文では，フィボナッチ・ハッシュ関数を用いることにより，メモリ容量に応じて，ハッシュ表の大きさを調整できるような検索手法を提案した．また，提案手法の有効性を実験で示した．

Yunong Wu, Kenji Kita, Kazuyuki Matsumoto and Kang Xing :
A Joint Prediction Model for Multiple Emotions Analysis in Sentences,
14th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, 149-160, Mar. 2013.

(要約): 本研究では，人間の複数の感情状態を中国語で書かれたテキストから認識する手法を提案する．提案手法では，CRFによる確率的なモデルを用いて，単語の感情を予測する．また，出力された単語の感情をもとに，文の感情を推定する．推定には，SVMとLGRによる分類器を用いる．最終的に，複数のモデルをマージすることで，文からの最適な感情推定を実現する．

(要約): 本論文では，複数感情状態の推定をおこなうための複数エンジンによる投票システムを提案する．具体的には，最大エントロピーモデルや条件付き確率場により学習・推定された結果をもとに，文中の単語の表現する感情を1つに決定する．また，不均衡なデータへの対処のため，無感情状態かどうかを決定するための閾値の推定をおこなった．本手法の評価実験により，単独で推定モデルを用いるよりも高精度に単語の感情推定がおこなえることを明らかにした．
(キーワード): Emotion Estimation / Maximum Entropy / Conditional Random Fields

Yunong Wu, Kenji Kita and Kazuyuki Matsumoto :
Recognition of Multiple Emotion States of Words using Multi-engine System,
11th International Conference on Computer Applications 2013, 201-206, Feb. 2013. 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

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

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. 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) 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

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

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
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649300264

(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
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649239475

(DOI: 10.1109/NLPKE.2010.5587812, 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

Tetsuya Tanioka, A Kawamura, M Date, Kyoko Osaka, Yuko Yasuhara, Mika Kataoka, Yukie Iwasa, T Sugiyama, Kazuyuki Matsumoto, T Kawata, M Satou and K Mihune :
Computerized electoronic nursing staffa daily records system in the Apsychiatric hospital: present situation and future prospects,
Proceeding of IEEE2010, Aug. 2010. 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
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-72249109597

(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. 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

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

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

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.

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
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1109/NLPKE.2007.4368064
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-47749090495

(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) 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

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. 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.

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

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．

石川将丈, 篠山学, 松本和幸 :
対話テキストにおける間接識別情報の匿名化,
電気学会全国大会講演論文集, 40, 2024年3月.

(要約): 近年様々な分野で，テキストデータの活用が進められており，個人情報の匿名化に対する需要が高まっている．個人情報には，それ単体で個人を識別可能な直接識別情報と複数組み合わせることで個人を識別可能な間接識別情報がある．既存のテキストデータに対する匿名化研究において，これらの違いに着目した研究は少ない．また，主な匿名化方法として，個人をk人以下に特定されないようにするk匿名化があるが，これは医療用データベースのように多人数の個人情報が含まれることを前提としており，1対1の対話テキストなどの個人情報が含まれている個人が少人数のデータに対しては有効でない．そこで本研究では，1対1の対話テキストに対して，間接識別情報を適切に匿名化することで，匿名化による情報量の減少を抑えた匿名加工情報の作成を目的とする．
(キーワード): k-匿名化 / 間接識別情報 / 対話テキスト

時井駿, 松本和幸, 吉田稔 :
クローズドメイン質問応答におけるバイアスの除去による精度向上に関する研究,
電気学会全国大会講演論文集, 130-131, 2024年3月.

(要約): 質問応答の分野においてクローズドメイン質問応答というタスクでは与えられたコンテキストから回答箇所を推測する．しかし，各データセットにおいて偏りが生じてしまう．本研究では，クローズドメイン質問応答システムの精度と汎用性を向上させるため，複数のデータセットの組み合わせとアンサンブル学習による効果の比較実験を行う．この目的のために，3つの異なるデータセットを使用し，事前学習モデルとしてBERTを採用する．
(キーワード): closed domain question answering / バイアス (bias) / ensemble learning / EM score

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

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

高森翔琉, 篠山学, 松本和幸 :
インタビュー対話における発話意図の推定,
電気学会全国大会講演論文集, 41, 2024年3月.

(要約): 対話システムがユーザと自然なやり取りをするためには，ユーザの発話意図を正しく理解する必要がある．発話意図を推定する手法として，発話文に対して二段階で分析をして発話意図を推定する手法 (1)などがある．これらの手法は修飾節等を含む発話文全文に対して適用される．発話意図は修飾節等がなくても推定できると考えられる．本稿では，発話文を構文解析し，述語動詞とそれにかかっている部分のみに対して発話意図を推定する手法を提案する．また，本研究では大規模言語モデルT5 (Text-to-Text Transfer Transformer)を使う．
(キーワード): interview dialogue / utterance intention / Text-to-Text Transfer Transformer

田中俊永, 松本和幸, 篠山学, 吉田稔 :
印象空間マッピングを用いた任意の語の入力による楽曲検索システム,
2024年電子情報通信学会総合大会講演論文集, D-12A-15, 2024年3月.

(要約): 近年，インターネット上のサービスによる音楽の聴取がCDなどに比べて主流になっており，このようなサービスではパーソナライゼーションによる感性に基づいた楽曲推薦などが行われている．しかし，土橋[1]は『「自分の嗜好」を強く反映してしまうパーソナライゼーション』(土橋 2011:35)は情報選択の範囲を狭めることにもつながると指摘している．本研究では，楽曲探索をより広い範囲で行い，潜在的に好みの楽曲を検索するために，任意の語，すなわち自由に入力できるキーワードが表現する感性に基づいた楽曲検索システムの構築を目指す．
(キーワード): 感性検索 / 楽曲検索 / 印象推定

猪谷瑠里花, 松本和幸, 篠山学, 吉田稔 :
褒めを導入したインタビュー対話システム,
電気学会全国大会講演論文集, 62, 2024年3月.

(要約): 近年，IT技術の進化に伴って対話型エージェントが普及しており，人間とAIのコミュニケーションが一般的になってきた．将来は，高齢者施設や病院で生活している人，独居生活をしている人などの話し相手として活躍することもあるだろう．このようなシチュエーションで，対話型エージェントが人に愛されるために，ユーザに親しみを持って対話してもらえることが期待されている．本研究では，ユーザの発話を褒めるインタビュー対話システムの構築を目指す．提案手法では，ユーザの入力した発話文テキストから褒める対象となる単語の抽出を係り受け解析により行い，テンプレート文に当てはめたものを入力としてBERTを用いたマスク単語の予測により褒め対象単語の選定を行う．予測された褒め対象単語を当てはめ，BERTに入力することにより出力された褒め単語の中から，より具体的な褒め表現を選択することで褒める文章を完成させる．アンケートによる評価の結果，提案手法により生成した褒め文章において概ね高評価を得ることができた．入力と出力に用いたテンプレート文の差異により生成される文章が不自然になる問題があったため，今後は同じテンプレート文を使用することで課題を解決したい．
(キーワード): BERT / interview dialogue / Mask Language Model

松本和幸 :
情報リテラシー科目におけるAI構築課題の取り組み事例,
第29回FDフォーラム第3分科会大学教育におけるAIの活用ならびにその弊害, 2024年2月. 熊本翔, 中井恍我, 松本和幸, 吉田稔 :
トピックモデリングと大規模言語モデルを用いた男性の産後うつ関連研究調査手法,
電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集, 251, 2023年9月.

(要約): 男性(父方)産後うつの課題解決に役立つ研究を概観するために，男性の産後うつに関連する論文を対象とした研究動向の調査が必須である．しかし，膨大な文献テキストから必要な情報を人手により取得し，把握することは困難である．本研究では，専門的な知識を有さない人でも瞬時かつ高精度に，取得したい文献情報にアクセスできる関連研究調査システムの構築を目指し，潜在ディリクレ配分法(Latent Dirichlet Allocation;LDA)と，大規模言語モデル(Large Language Model;LLM)を用いた研究動向抽出手法を提案する．
(キーワード): topic modeling / postpartum depression / 大規模言語モデル (large scale language model) / BioGPT / PubMedQA dataset

本田剛, 鳥井浩平, 西村良太, 吉田稔, 松本和幸 :
深層学習モデル TransUNet を用いた歯科パノラマ X 線画像のセグメンテーション,
第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 571-572, 2023年9月.

(要約): 歯科パノラマ X 線画像は歯の診療に使われる画像である．歯科パノラマの照合には専門的な知識が必要であり，歯科医師の負担軽減を目的として歯の自動診断システムの研究が行われてきた．その中で，深層学習技術を用いて歯の識別を行う状態分類モデルが開発されている．本研究では状態分類モデルの入力として必要な歯の輪郭情報を作成するため，深層学習技術を用いて歯科パノラマ X 線画像のセグメンテーションを行う．実験では，歯科クリニックで撮影，ラベル付けされたデータを取り扱う．セグメンテーションモデルには，近年医療セグメンテーションタスクで成功を収めているTransUNet モデルを用いて実験を行った．
(キーワード): パノラマX線画像 / セグメンテーション / 深層学習 (deep learning) / TransUNet

長江亮太朗, 鳥井浩平, 西村良太, 松本和幸, 吉田稔 :
深層セグメンテーションモデルによる歯科インプラントの自動分類手法,
第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 567-568, 2023年9月.

(要約): 歯科インプラントとは，失った歯を補うための医療機器である．インプラントは，メーカーや種類が様々あり，それぞれで治療法が異なるため，歯科医師は治療時にインプラントの種類を把握しておく必要がある．本研究では，歯科医師の負担軽減を目的として，患者の歯科デンタル X 線画像から深層学習を用いたセグメンテーションモデルによってインプラントの領域を切り取り，画像分類モデルを用いてインプラントの分類を行う．切り抜きの精度は，IoU と Dice 係数でそれぞれ，0.923，0.857 となった．U-Net によってインプラントの領域を切り抜いた画像に対する分類の評価は，正解率，適合率，再現率，F 値がそれぞれ，0.851，0.852，0.884，0.840 となった．
(キーワード): デンタルX線画像 / 画像認識 / 深層学習 (deep learning)

熊倉健太, 鳥井浩平, 西村良太, 松本和幸, 吉田稔 :
歯科パノラマX線画像における歯の状態診断及び汎化性能の検証,
第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 563-564, 2023年9月.

(要約): 近年, 医療ビッグデータの深層学習技術への活用が盛んに行われており, 医療ビッグデータから診療情報や画像, カルテ情報等を用いて診断結果の提示や診断援助等ができるようになってきた. 本研究では, 歯科医師の負担軽減と診断援助を目的として, 深層ニューラルネットワークアーキテクチャを利用した歯科パノラマ X 線画像における歯の状態診断を行う. 実験では, 共同研究先の歯科クリニックで撮影, ラベル付けされたデータを取り扱う. 歯は複数の状態を持つため, 分類モデルはマルチラベル分類手法を用いて実装する. 結果として, う蝕や根尖病巣の識別が困難であった. また, 未知の撮影機材由来のデータでは精度の低下が見受けられた. そのため, ドメイン汎化手法を用いて, さらなる検証を行った.
(キーワード): パノラマX線画像 / 画像認識 / 深層学習 (deep learning)

吉田基信, 松本和幸, 吉田稔 :
攻撃的文章判定を用いた不適切文章の訂正,
第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 265-266, 2023年9月.

(要約): 近年, SNS 利用者が急増しており, 8 割以上の人が使用しているという統計データもある. これに伴い, SNS 上で誹謗中傷や炎上などの被害に遭う件数も増加している.2020 年には某番組内でタレントがとった行動や言動への Twitter 上での誹謗中傷が, 結果的に自殺を幇助してしまった事例もある. 2022 年には回転寿司店での不適切行為に対して不特定多数の人たちが非難を浴びせる「私刑」と呼ばれる現象も問題となった.このような事件を回避する方法として我々は, 攻撃的な内容を含んだ文章を投稿前に検出し, 適切な文章に訂正するシステムを提案する.
(キーワード): text correction / 大規模言語モデル (large scale language model)

宇田陽斗, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
テキストデータ拡張による感情分類精度向上の検討,
第37回人工知能学会全国大会講演論文集, 1-4, 2023年6月.

(要約): Recently, SNSs have facilitated the collection of a wide variety of text data. However, SNS text data has problems such as short sentences with abbreviations and colloquial expressions, which make labeling difficult, and the difficulty of collecting a large amount of data in a short period of time. To solve this problem, data expansion is an effective method for efficiently preparing large-scale, high-quality labeled text data for machine learning. In this research, we aim to improve the learning accuracy of sentiment classification by extending the data to Japanese texts. EDA (Easy Data Augmentation) was used as the data expansion method. In particular, the use of various models for text manipulation in the EDA increased the range of data expansion. The expanded text generated by data expansion was evaluated based on the semantic similarity and the degree of textual change. The optimal data for training was selected by determining a threshold value. The WRIME corpus was used as the dataset to ensure the reliability of the labels. In this presentation, we report the results of learning accuracy in sentiment classification using data expansion.
(キーワード): データ拡張 / easy data augmentation / sentiment analysis

松本和幸, 喜島涼太, 吉田稔, 北研二 :
コロナ禍前後におけるTwitterユーザの性格別感情変化の分析,
言語処理学会第29回年次大会発表論文集, 2365-2369, 2023年3月.

(要約): 2019 年末から始まったコロナ禍も 3 年が経過し，徐々に行動制限が緩和され，日々，状況は変化しつつある．現在も，生活様式の劇的な変化に伴い心身へのストレスなど人々に大きな影響を与え続けている．本研究は，コロナ禍前後での Twitter 上での発言内容から感情分析を行い，特徴的な表現を抽出して比較分析することにより，人々の発言，思考，行動に起きた変化を分析する．また，ユーザの性格タイプ別での感情の変動について考察する．
(キーワード): ソーシャルメディア / 感情推定 / コロナ禍 / MBTI

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

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

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

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

早道広峻, 松本和幸, 吉田稔, 西村良太, 北研二 :
音声対話ロボットを用いた健康維持支援システムの開発,
HAI シンポジウム2023 講演論文集, 2023年3月.

(要約): 生活習慣病は医療費全体の3 割，死亡者の6 割を占めている．よい生活習慣を送ることが健康を守るうえで重要である．また，近年音声で入力できるサービスや機器が増えてきている．音声認識を使えば，より手軽に計算機を扱えるようになる．本研究では，対話ロボットとの対話内容を分析して生活習慣などを提示するWeb アプリケーションを用いて，生活習慣の改善を助けるシステムを開発する．開発したシステムを用いて実際に生活習慣を収集し，生活習慣の分析とシステムの評価を行った．
(キーワード): 健康維持支援システム / 音声対話ロボット / 生活習慣

三木建哉, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
登場人物の感情の動きを考慮した物語におけるハイライト文抽出,
HCGシンポジウム2022発表予稿集, C2-7, 2022年12月.

(要約): 本研究では，小説における登場人物の感情の大きさや変化を数値化することによる重要文の抽出要約手法を提案する．研究対象として青空文庫から5作品の小説を選び，それぞれの小説に提案手法による自動要約を行った．評価に関しては，人手で抽出した登場人物の感情が大きく表れている個所を正解データとし，上位 10 文における適合率と平均適合率を用いて評価を行った．
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / 抽出型要約 / 感情 (emotion)

曽根大靖, 篠山学, 松本和幸 :
対話システムのための文自在変換ツールの開発,
令和4年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集, 174, 2022年9月.

(要約): 対話システムを構築するためには大量のテキストコーパスが必要になるが，その収集には時間がかかる．そこで，テキストコーパスを平叙文や疑問文などの文型へ変換することができると，収集にかかる時間を短縮できる．コーパスの量を増やすには機械翻訳を用いた翻訳再翻訳があるが，誰もが利用できる文型の変換ツールはほとんどない．本研究では対話システムのための文自在変換ツールの開発を行う．文自在変換ツールとは，平叙文や疑問文などの様々な文型の文章を互いに変換することができるツールの事である．平叙文肯定を基準として，それぞれの文型に対しての相互変換ができると，平叙文肯定を経由して全ての文型同士の相互変換が可能になる．必要な変換処理は6種類である．
(キーワード): 対話システム / 変換ツール

森大樹, 松本和幸, 篠山学, 吉田稔, 北研二 :
インタビュー対話に基づく個性を反映した対話モデルの構築,
令和4年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集, 139, 2022年9月.

(要約): 人間が AI とより親しみのあるコミュニケーションをするための要素の一つとして「個性」が挙げられる．AI に必要とされる個性は場面や状況に応じて異なるので，対話する相手に応じて個性を切り替えられるような仕組みが求められる．本研究では，日本語Transformer encoder-decoder対話モデルを使用し，インタビュー対話において異なる個性を持つ対話データごとにファインチューニングすることで対話モデルの個性に違いや特徴が出るかどうかを評価することを目的とする．
(キーワード): 対話システム / 対話モデル / インタビュー対話

三木建哉, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
感情辞書を用いた物語のハイライト抽出,
第19回テキストアナリティクス・シンポジウム, 2022年9月. 網谷嶺志, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
流行要因分析のための投稿テキスト・リプライ・画像からの感性分析及び可視化,
第21回情報科学技術フォーラム講演論文集(ハイブリッド開催), Vol.2, 63-68, 2022年9月.

(要約): 本研究ではTwitter上で起こるバズ現象について，ツイート及び添付された画像，ツイートに対して寄せられたリプライの感性を分析することにより探る．Twitter に投稿されるテキストの文字数には制限があるが，テキストのみで表現することが難しい情報には画像を添付することで視覚的に伝えやすくなる．また，バズ現象を分析するという観点からも，画像付きのツイートはテキストのみのツイートよりも分析に使える情報量が増えるため，より詳細な分析が可能になると考えられる．ツイートの事後情報であるリプライテキストも分析に用いることができる．リプライは，ツイート投稿後に，そのツイートに対する反応として投稿されるものであるため，具体的なバズ現象の要因分析につながると考えた．本研究では，画像付きツイートについて，ツイートテキスト，画像，リプライテキストからそれぞれ抽出した感性情報を分析することで，バズ現象の要因分析を検討する.
(キーワード): buzz factor / information diffusion / Twitter / affective analysis

河原大智, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
コメントデータと歌詞に基づく楽曲動画検索システム,
2022年度人工知能学会全国大会講演論文集, 4O1-GS-4-05, 2022年6月.

(要約): 現在，YouTubeに代表される動画共有サービスが多くの人に利用されている．これらのサービスでは，キーワード検索が主流となっている．キーワード検索の場合，適切な単語を用いなければ，ユーザの興味に合った動画を探し出すことは困難である．そこで本研究では，YouTube上の音楽動画に対して視聴者がつけたコメントデータと歌詞を解析することで，印象の似た音楽動画を検索する手法を提案する．提案手法では，コメントと歌詞をWord2Vecによりベクトル化し，Fuzzy c-meansによるクラスタリングにより，印象の類似した音楽動画を検索する．平均相互順位(MRR)スコアによると，上位3曲の中で同じ印象を持つ音楽ビデオが出力されていることが明らかになった．
(キーワード): 楽曲動画 / word2vec / ファジィクラスタリング

鳥取賢人, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
多変量解析と機械学習を用いたカラーイメージスケールの再構成に関する一検討,
第17回日本感性工学会春季大会, 35-38, 2022年3月.

(キーワード): カラーイメージスケール / 機械学習 (machine learning) / 多変量解析 / 次元削減

田渕尚道, 松本和幸, 吉田稔, 西村良太, 北研二 :
SNS の投稿内容に基づく生活習慣病発症リスクの分析,
言語処理学会第28回年次大会発表論文集, 1946-1950, 2022年3月.

(要約): 国内における死亡原因は，がん・循環器疾患・糖尿病などで全体の約 6 割を占めている．これらの病気はいずれも食事・運動・睡眠などの生活習慣と深い関りがあり，生活習慣病と呼ばれている．生活習慣病には自覚症状がほとんどないため，病気の悪化に気づきにくいという特徴がある．本研究では，より簡易的に生活習慣病を予防するシステムの構築を目指し，ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)を用いて，ユーザの投稿内容から食事・運動・体調・精神状態に関するツイートの分析を行った．調査の結果，本研究の成果がユーザの投稿内容から生活習慣病発症の危険因子を検出するシステムの構築につながることが分かった．
(キーワード): ソーシャルネットワーク / 生活習慣病 (lifestyle-related disease) / SNS / BERT / 潜在的ディリクレ配分法

三木建哉, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
登場人物の感情表現文の抽出による物語のハイライト生成,
電子情報通信学会2022年総合大会情報・システムソサイエティ特別企画ジュニア&学生ポスターセッション予稿集, 2022年3月.

(要約): 電子書籍の普及により数多くの文学作品をインターネット上で読むことが可能になった．しかし，読者がそれらの中から読む作品を選ぶことは容易ではない．本稿では物語について登場人物の感情が表現されている文を抽出することによる指示的要約の手法を提案する．
(キーワード): 感情表現 / ハイライト生成 / 物語 / 自動要約 (automatic abstracting)

竹嶋翔矢, 篠山学, 松本和幸 :
機械学習を用いた単語の意味の分類,
情報処理学会第84回全国大会, 2022年3月.

(要約): 近年，自然言語処理や画像処理に深層学習が盛んに利用されている．深層学習が使用されている有名なシステムには，Siri，Alexa，Googleアシスタントなどのスマートスピーカーやソフトバンクが開発した Pepperなどがある．それらのシステムは，深層学習の利用により実用化されたものである．特に最近，自然言語処理タスクで精度が高いとされているTransformersモデルは，マスク言語モデルと呼ばれるモデルであり，大量のテキストデータによる単語の穴埋め問題を事前学習タスクに用いている．また，BERTと呼ばれる，Transformersモデルをベースとして，自然言語処理において文脈を考慮したモデルがある．本研究で用いるGiNZAのELECTRAモデルは，BERTを改良したELECTRAをベースとしてGiNZAに組み込んだものである．深層学習により自然言語処理の多くの課題が解決しつつあるといえる．しかし，まだ解決できない問題も多い．現在，自然言語処理では，同じ綴り，同じ発音であっても文脈や前後の単語によって意味が異なる単語(以後，同綴同音異義語と呼ぶ)の解釈が難しい．本研究では，同綴同音異義語の意味の分類を目指す．例えば「頭」には「体の一部」と「物事のはじめ」の意味があり，文脈によって意味が異なる．このような語を意味ごとに分類する手法を提案する．また，GiNZA の通常モデルと文脈を考慮した ELECTRA モデルとを比較する.
(キーワード): 機械学習 (machine learning) / 意味分類 / 単語

吉田基信, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
BERTを用いたSNS上における攻撃的文章訂正システム,
情報処理学会第84回全国大会講演論文集, 2022年3月.

(要約): 現代社会において SNS の発展は凄まじく，ほとんどの人が使用しているという状況に置かれている．それに伴い，誹謗中傷や炎上などの被害にあう件数も増加している．2020 年には，某テレビ番組における出演者の行動や言動に対して，Twitter 上で誹謗中傷が多数投稿されたことから，自殺に追い込んでしまうといった事件が起きている．本研究では，SNS ユーザが発言を投稿する前に，投稿文の攻撃性を判定し，攻撃性を緩和した文章に変換して提示するシステムの構築を目指す．
(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / BERT / Social Networking Site / 有害表現 / toxic expressions

網谷嶺志, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
投稿文および画像といいね数との関係に基づく流行要因分析,
HCG シンポジウム2021, 2021年12月.

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

宮下翼, 吉田稔, 松本和幸, 西村良太, 北研二 :
闘病ブログコーパスからの生活習慣の抽出,
令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集, 187, 2021年9月.

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

網谷嶺志, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
発言内容と画像に基づくバズツイート分類,
JSKE 第23回日本感性工学会講演論文集, 1-5, 2021年9月.

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

松永拓巳, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
感情分類を用いた単語分散表現からの感性情報抽出,
第20回情報科学技術フォーラム(FIT2021)講演論文集, Vol.2, 41-46, 2021年8月.

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

Xiaohan Cai, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto and Kenji Kita :
Facts analysis of food tweets,
情報処理学会第83回全国大会, Mar. 2021. 喜島涼太, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
MBTI性格推定モデルの構築における感性情報の有効性,
日本感性工学会春季大会(JSAEE2021)講演論文集, 1-6, 2021年3月.

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

篠山学, 松本和幸 :
インタビュー対話コーパスへの発話意図タグの付与と分析,
人工知能学会_第91回言語・音声理解と対話処理研究会(SIG-SLUD-C003), Vol.B5, No.03, 56-61, 2021年3月.

(要約): In this paper, we proposed the utterance intention tags for an interview dialogue corpus. We constructed an interview dialogue corpus with the tags we designed. Three or five annotators annotated the tags to the interview dialogue corpus (the total number of 49999 utterances) consisting of 30 dialogues. We conducted an evaluation experiment using Fleiss's kappa value to evaluate the reliability of the proposed tags. When three annotators annotated 18 different tags to the corpus, we obtained the kappa value of 0.55.

原和樹, 鳥井浩平, 松本和幸, 吉田稔, 西村良太, 鶴木次郎, 小林健一郎, 北研二 :
Mask R-CNNを用いたパントモ画像からの歯牙検出及びセグメンテーション,
令和2年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集, No.15-9, 2020年9月.

(要約): 歯科診断における日本の診断項目数は海外と比べてかなり多く，歯科医師が 1 から歯式を書くことは手間がかかるため，歯科医師の診断負担軽減が必要である．診断，歯の健康状態の把握，治療計画の立案にはまずパントモ画像の解釈が不可欠であることから，パントモ画像の処理は自動化の重要な課題である．本研究では自動でパントモ画像から歯牙検出・セグメンテーションを行う．本稿では，その方法について述べる．

福田翼, 西村良太, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
深層学習を用いたコミックの分析に関する研究,
令和2年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集, Vol.15-7, 1, 2020年9月.

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

藤澤日明, 松本和幸, 太田万稀, 吉田稔, 北研二 :
異なるタイプの画像コーパスからの転移学習とデータ拡張に基づくアスキーアートのカテゴリ分類,
JSKE 第22回日本感性工学会大会講演論文集, 1-7, 2020年9月.

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

切原大海, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
テレビ番組視聴者のツイートからのキーワード抽出および分類,
2020年度人工知能学会全国大会(第34回), 2020年6月.

(要約): 近年，若者を中心にテレビ離れが進んでいる．その主な理由としては，長時間番組であったり，視聴者の視聴時間が限られているためである．また，近年，ソーシャルメディアの発達に伴い，テレビ番組の視聴において，リアルタイムに意見や感想を述べる機会が増加した．実際にTwitter上では，いわゆる実況ツイートが盛んに行われている．そこで，本研究では，テレビ番組実況ツイートを用いてテレビ番組のイベントシーンに関するキーフレーズを抽出する手法を提案し，効率的なテレビ番組視聴を目指したシーン検索システムを提案する．実験の結果，番組時間に対して約5%∼10%の誤差で番組内容を推定した．また，抽出されたキーフレーズをt-SNEアルゴリズムによってイベントシーンカテゴリごとに視覚化した．
(キーワード): 自然言語処理 / 情報検索 / Twitter

児嶋拓己, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
ツイート内容による夜間活動休止時間の推定に関する研究,
情報処理学会第82回全国大会講演論文集, 469-470, 2020年3月. 高野翔吾, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
文書分散表現を用いた音楽アーティストの特徴分類に関する研究,
情報処理学会第82回全国大会講演論文集, 477-478, 2020年3月. 篠山学, 松本和幸 :
インタビュー対話コーパスの構築と発話意図タグの設計,
情報処理学会全国大会講演論文集, 2-51-2-52, 2020年3月.

(要約): 我々は，相手の良さを引き出すインタビュー対話システムの構築を目指している．そのための第一歩として本研究では，インタビュー対話コーパスの構築と発話意図タグの設計を行う．インタビュー対話コーパスは対談番組の字幕情報を利用したテキストコーパスとする．字幕情報を用いる利点として，番組の字幕制作部が作成していることから信頼性が高い点や対談番組であることから第三者が理解しやすい対話になっている点が挙げられる．発話意図タグは発話の元となる人間の欲求をベースに設計する．設計した発話意図タグを複数名でタグ付けする．最後に，一致率を計算して発話意図タグを考察する．

松本和幸, 篠山学, 寺園嶺, 吉田稔, 北研二 :
インタビュー対話コーパスにおける発話の意図および感性の分析,
日本感性工学会春季大会, 1-6, 2020年3月.

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

MAIERHABA AIERKEN, 鳥井浩平, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
深層ニューラルネットワークに基づくテキストと画像間のクロスメディア検索,
電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション, No.ISS-A-076, 2020年3月.

(キーワード): 深層ニューラルネットワーク / クロスメディア検索

鳥井浩平, 松本和幸, 吉田稔, 鶴木次郎, 小林健一郎, 北研二 :
深層学習を用いたパントモ画像からのインプラント体検出,
電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション, No.ISS-A-060, 2020年3月.

(キーワード): 深層学習 / パントモ画像 / インプラント (implant) / インプラント検出

松本和幸 :
徳島大学における人工知能を用いた共同研究の取り組み事例,
令和元年度第5回四国オープンイノベーションワークショップ講演資料集, 2020年1月.

(キーワード): 人工知能 (artificial intelligence) / 深層学習

佐久田祐子, 津野邉純一, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
Earth Mover's Distance を用いた画像の印象推定,
第21回日本感性工学会大会, No.13A2-02, 2019年9月. 津野邉純一, 佐久田祐子, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
深層学習に基づく配色イメージの感性マッピング,
第18回情報科学技術フォーラム (FIT2019), No.J-004, 2019年9月. 藤野尚也, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
Word Mover's Distanceを用いたコーパス拡張による感情推定精度向上の検討,
言語処理学会第25回年次大会(NLP2019), 129-131, 2019年3月.

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

羽田優太, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
リプライを用いたバズツイートの分類,
言語処理学会第25回年次大会(NLP2019), 237-240, 2019年3月.

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

福田寛公, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
Comment Mover's Distanceを用いた類似動画検索,
IDRユーザフォーラム 2018, 2018年11月.

(キーワード): 動画コメント / Comment Mover's Distance / 類似動画検索

松本和幸 :
ソーシャルメディアの感性分析とその応用,
社会産業理工学研究交流会2018, 2018年9月.

(キーワード): ソーシャルメディア / 感性

太田万稀, 松本和幸, 藤澤日明, 吉田稔, 北研二 :
深層畳み込みニューラルネットワークによるアスキーアートの分類,
平成30 年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 155, 2018年9月.

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

松本和幸, 藤澤日明, 吉田稔, 北研二 :
アスキーアート分類手法の比較検討,
第32回人工知能学会全国大会講演論文集, 1-4, 2018年6月.

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

Dilixiati Jirela, Kazuyuki Matsumoto, Minoru Yoshida and Kenji Kita :
Emotion Recognition from Emoticons based on Deep Neural Netwotks,
2018年電子情報通信学会総合大会ISS特別企画学生ポスターセッション予稿集, Mar. 2018.

(要約): Text communication has been developed in recent years, all kinds of daily contacts are through the SNS regardless of age, gender and active. As an advantage of text-based communication via the Internet. There is a point that you can quickly respond to anyone wherever you are. In this paper, by letting the deep convolution neural network learn the image features of emoticons. We propose a method to classify by emotion expressed by emoticons. By treating emoticons as images, it is possible to capture visual features and think that natural identification can be made rather than handling as character strings.
(キーワード): 顔文字 / 感情認識 / 深層ニューラルネットワーク

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)

片岡麻輝, 篠山学, 松本和幸 :
歌詞感情コーパスの拡張についての検討,
人工知能学会第82回SLUD(言語・音声理解と対話処理)研究会予稿集, Vol.B5, No.3, 1-6, 2018年3月.

(要約): Lyric emotion estimation can achieve song search which is based on emotions included in the lyrics. Whilst emotion expression dictionary is often referred on emotion estimation tasks, lyric emotions tend to be determined for each phrase. Therefore lyric emotion corpus containing lyric emotions which are for each phrase are needed. However, it often occurs that lyric emotion corpus stay small-scale since labelling to the corpus is done by human hand. In this work, we propose a method to extend a small-scale lyric emotion corpus by using word replacement based on distributed representation of words. In order to validate the proposed method, we also do an experimental lyric emotion classication with convolutional neural network with a lyric emotion corpus as the input. The corpus contains 5 classes of emotions.
(キーワード): 歌詞 / 感情 / データ拡張 / コーパス (corpus) / 畳み込みニューラルネットワーク

吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
プロフィール情報を用いたテキストの視点分類,
情報処理学会研究報告, Vol.2017-NL-234, No.11, 1-5, 2017年12月.

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

藤野尚也, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
ユーザの性別と感情表出傾向との関連,
第31回人工知能学会全国大会予稿集, 1-4, 2017年5月.

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

福田寛公, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
楽曲に特徴的なコメントに基づく作業用BGMからのインデックス作成,
第31回人工知能学会全国大会予稿集, 1-2, 2017年5月.

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

藤澤日明, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
画像特徴量を用いた大型アスキーアートの分類手法の提案,
第31回人工知能学会全国大会予稿集, 1-2, 2017年5月.

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

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

松本流星, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
Twitter を用いた感染症発生動向の視覚化,
人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回), 48-53, 2017年3月.

(要約): The purpose of this research is to extract comments on infectious diseases from Twitterand to create an infection map.As a method,we check the facts of the extracted utterance,extractthe past tweets of the infected person from the result,and estimate the place where the personlives.We used SVMs both for the fact check and place estimation.
(キーワード): Twitter / 可視化 / 感染症発生動向

三宅剛史, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
分散表現を用いた有害表現判別に基づく炎上予測,
人工知能学会インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回), 1-6, 2017年3月.

(要約): In recent years, flaming on social media has been a problem. To avoid flaming, it is useful for the system to automatically check the sentences whether they include the expressions that are likely to trigger flaming or not before posting messages. In this research, we target two harmful expressions. There are insulting expressions and the expressions that are likely to cause a quarrel. Firstly, we constructed a harmful expression dictionary. Because a large cost requires to collect the expressions manually, we constructed the dictionary semi-automatically by using word distributed representations. The proposed method used distributed representations of the harmful expressions and general expressions as features, and constructed a classier of harmful/general based on those features. An evaluation experiment found that the proposed method could extract harmful expressions with accuracy of approx. 70%. On the other hand, it was found that the proposed method could also extract unknown expressions, however, it wrongly extracted non-harmful expressions at a rate of approx. 40%.
(キーワード): 有害表現 / 分散表現 / サポートベクターマシン / 炎上予測

吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
表形式からの分散表現獲得,
情報処理学会自然言語処理研究会研究報告, Vol.2016-NL-229, No.19, 1-6, 2016年12月.

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

藤岡佑樹, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
8bit 音源に対する自動採譜システムに関する研究,
平成28年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 17-5, 2016年9月.

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

永井浩紀, 藤澤日明, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
深層学習に基づく顔画像によるアニメキャラクタの分類,
平成28年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 178, 2016年9月.

(キーワード): アニメキャラクタ / 深層学習 / 顔画像 / 分類 (classification)

長房慶, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
Deep Convolutional Neural Network による顔画像からの表情識別,
第15回情報科学技術フォーラム講演論文集, Vol.3, 293-294, 2016年9月.

(キーワード): 深層学習 / 顔表情 / 深層畳み込みニューラルネットワーク

藤澤日明, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
出現頻度の低い色に注目した作風に基づくイラスト画像の分類,
第15回情報科学技術フォーラム講演論文集, Vol.3, 87-88, 2016年9月.

(キーワード): イラスト画像 / IF-hist / 作風

松田紘伸, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
Twitterを用いた病気の事実性解析及び知識ベース構築,
人工知能学会全国大会2016講演論文集, 2016年6月. 藤岡亮太, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
Twitterから抽出したユーザの発言に基づく健康状態の推定,
人工知能学会全国大会2016発表予稿集, 2016年6月. 田中聡, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
情報推薦のための Twitter ユーザの性格分析手法,
人工知能学会全国大会2016発表予稿集, 1-4, 2016年6月.

(キーワード): 性格分析 / エゴグラム / ツイッター / 情報推薦

藤澤日明, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
画像特徴量を用いたアスキーアートからの顔文字検出,
人工知能学会全国大会2016講演論文集, 1-2, 2016年6月.

(キーワード): アスキーアート / 顔文字 / 画像特徴量 / HOG特徴量 / SIFT特徴量

吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
表形式のトピックモデルとその数値単位推定への応用,
情報処理学会自然言語処理研究会研究報告, Vol.2016-NL-226, No.16, 1-6, 2016年5月.

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

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. 岩朝史展, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
Twitterユーザの属性別感情推定の検討,
言語処理学会第22回年次大会講演論文集, 2016年3月. 村上侑希, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
深層畳み込みニューラルネットワークを用いた顔認識の精度評価,
2016年電子情報通信学会総合大会学生ポスターセッション, 2016年3月. 松岡雅也, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
トピック変動の分析による俗語の特徴抽出,
情報処理学会研究報告, Vol.2016-NL-225, No.4, 1-5, 2016年1月.

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

杉本翼, 篠山学, 松本和幸 :
モダリティを考慮した歌詞検索のためのうろ覚えの歌詞の調査,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 2015年9月. 村上侑希, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
2次元図面の形状に基づく検索システム,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 256, 2015年9月. 松尾高志, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
ロゴ検出における最適パラメータ推定,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 256, 2015年9月. 橋本佳祐, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
オーディオ指紋に基づくゲーム音楽の検索手法に関する研究,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 256, 2015年9月. 宮本竜次, 吉田稔, 松本和幸, 北研二 :
ボーカル音を含んだ混合音テンプレートによる多重奏の音源同定,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 268, 2015年9月. 清水隼人, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
ニコニコ動画におけるコメント分布の相関に着目した不正動画検出,
第14回情報科学技術フォーラム講演論文集, Vol.2, 229-230, 2015年9月.

(キーワード): ニコニコ動画 / 動画共有サイト / 不正動画 / 時系列相関分析

岡本拓馬, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
影響力の範囲を考慮したTwitter における影響力推定手法,
第14回情報科学技術フォーラム講演論文集, Vol.2, 227-228, 2015年9月.

(キーワード): Twitter / 影響力 / Twitter API / フォロワー / リツイート

前川和輝, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
掲示板における炎上分析のためのノイズ除去手法,
第14回情報科学技術フォーラム講演論文集, Vol.2, 219-220, 2015年9月.

(キーワード): 掲示板 / ノイズ除去 / 炎上

山田達史, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
分割誤りに頑健な新語のカテゴリ分類,
第14回情報科学技術フォーラム講演論文集, Vol.2, 243-244, 2015年9月.

(キーワード): カテゴリ分類 / 新語 / 分割誤り

清水隼人, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
ニコニコ動画におけるコメント分布の時間に基づく相関に着目した動画の不正検出,
信学技報, Vol.115, No.177, 97-101, 2015年7月.

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

斎藤達也, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
音喩表現に基づく書体デザインの自動生成に関する研究,
情報処理学会全国大会講演論文集, 4-767-4-768, 2015年3月. 前川和輝, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
書き込みのエントロピーに着目した速報スレッドにおける盛り上がり要因の分析,
言語処理学会第21回年次大会発表論文集, 620-623, 2015年3月.

(キーワード): 掲示板 / 速報スレッド / エントロピー (entropy)

吉田圭佑, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
顔文字のパーツの種類と表情の強弱に着目した顔文字表情推定,
言語処理学会第21回年次大会発表論文集, 449-452, 2015年3月. 松本和幸, 土屋誠司, 吉田稔, 北研二 :
若者言葉の意味と感性を考慮した標準語への変換手法,
言語処理学会第21回年次大会発表論文集, 529-532, 2015年3月.

(キーワード): 若者言葉 / 俗語 / 印象 / 変換

蜜石湧斗, 篠山学, 松本和幸 :
うろ覚えの歌詞における表記揺れの調査,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 2014年9月.

(要約): 既存の検索システムでは，うろ覚えの可視をクエリとして歌詞検索をおこなうと表記ゆれや記憶違いから他の可視が出力され，求めている歌詞が得られないという問題点がある．本論文でぇあ，表記ゆれを訂正することを目的に表記ゆれの種類や傾向を詳しく調査し，分析する．
(キーワード): 歌詞 / 表記揺れ

宮内弘輔, 松本和幸, 篠山学, 吉田稔, 北研二 :
歌詞検索に必要な内容語数の分析およびクエリ拡張手法の提案,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 2014年9月.

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

東篤功, 渡辺峻, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
LDPC符号とハミング符号を用いた補助情報を伴う符号化システムの性能評価,
情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集, ISS-P-255, 2014年3月.

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

兼松秀人, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
知覚ハッシュによる類似画像検索,
情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集, ISS-P-256, 2014年3月.

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

岡本拓馬, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
ナイーブベイズ法を用いたTwitterによる性格推定,
言語処理学会第20年次大会予稿集, 2014年3月.

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

山田達史, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
アーティスト評判分析に有効な特徴表現の抽出,
言語処理学会第20回年次大会予稿集, 2014年3月.

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

松本和幸, 篠山学, 宮内弘輔, 吉田稔, 北研二 :
歌詞における聞き慣れない表現と誤りとの関連性の分析,
言語処理学会第20回年次大会予稿集, 2014年3月.

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

篠山学, 松本和幸 :
歌詞検索のための意味情報を用いたクエリの拡張,
HCGシンポジウム2013, Vol.HCG2013-B-1-3, 38-42, 2013年12月.

(要約): Web上には歌詞をクエリとして入力し曲名やアーティスト名を検索できる歌詞検索サイトが多数存在している．これらの歌詞検索では，歌詞をはっきり覚えている場合に有効であるものの，歌詞がうろ覚えのときには求める曲名を検索することが難しい．我々は，ユーザが誤りを含む歌詞クエリを入力したときに，ユーザの求める曲名を検索できる歌詞検索システムの開発を目指している．本稿ではその第一段階としてうろ覚えの歌詞にはどのような誤りがあるのかを分析する．分析をもとに提案手法であるWebコーパスと概念辞書を用いたクエリの拡張を行う．提案手法では，まずクエリ中の1単語に対しWebコーパスを用いて別の単語を取得する．さらに，歌詞の誤りについての分析から誤った単語は正解の単語と意味的に近い単語であると仮定し，取得した単語を用いてクエリを拡張するか否かを概念の類似度を用いて判定する．本稿では拡張した単語の中に正解の単語が含まれているか評価を行った．
(キーワード): 歌詞検索 / うろ覚え歌詞 / 概念辞書 / Webコーパス

藤澤日明, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
キャラクタの顔を用いたイラスト画像の作者識別,
HCGシンポジウム2013, Vol.HCG2013-I-2-1, 523-530, 2013年12月.

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

秋田恭佑, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
返答率に基づく演劇中の登場人物間の親密度推定,
HCGシンポジウム2013, Vol.HCG2013-I-1-16, 511-515, 2013年12月.

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

蜜石湧斗, 篠山学, 松本和幸, 北研二 :
意味情報を考慮した歌詞検索のためのAndroidアプリ,
平成25年電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 2013年9月.

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

秋田恭祐, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
俗語の出現頻度と文末表現の関連性に関する分析,
平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 2013年9月.

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

合田翔, 渡辺峻, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
コスト付き符号化を用いたステガノグラフィ,
電子情報通信学会技術研究報告, Vol.113, No.153, 5-9, 2013年7月.

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

秋田恭佑, 松本和幸, 北研二 :
文字種と画数を用いた未知若者語の抽出,
言語処理学会第19回年次大会(NLP2013)予稿集, 2013年3月.

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

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

小郷了, 松本和幸, 篠山学, 北研二 :
聞き間違いと記憶間違いに着目した歌詞検索システムの研究,
平成24年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 357, 2012年9月.

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

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

齋藤成美, 松本和幸, 鈴木基之, 北研二 :
楽曲検索インデックスのコンパクト化,
第11回情報科学技術フォーラム(FIT2012)講演論文集, Vol.2, 181-182, 2012年9月.

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

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

楠本祐介, 松本和幸, 北研二 :
脳波を用いた類似画像検索手法,
電気関係学会四国支部連合大会講演論文集, 4, 2011年9月.

(要約): 本研究では，感性的画像検索を実現するため，脳波から抽出した相互相関係数を，感性特徴量として用いる．感性特徴量と画像特徴量を組み合わせて画像を検索することで，ユーザの感性に適合した検索結果を提示することを目標とする．
(キーワード): 脳波 (electroencephalogram) / フィルタリング (filtering) / 情報検索 (information retrieval) / 感性的画像検索 / 情報検索システム (information retrieval system)

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

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．

光原弘幸, 獅々堀正幹, 緒方広明, 泓田正雄, 得重仁, 森田和宏, 松本和幸, 渡辺峻, 伊藤桃代 :
``ソフトウェア設計及び実験''のエンタテインメント化とその効果,
日本教育工学会第26回全国大会講演論文集, 787-788, 2010年9月. 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

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.

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

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

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．

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

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

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)

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．

研究会・報告書

松本和幸 :
相関性・異質性・相互作用を考慮したマルチモーダル特徴融合に基づく感情認識およびストレス・認知機能分析,
第5回大学発ベンチャー創出研究会, 2023年8月.

(要約): 近年話題の生成AIをはじめとする言語や画像に関する人工知能技術の多くは，Webから大企業が収集・保有する大規模なマルチメディアデータに基づく学習が不可欠である．しかし，言語，音声，画像といったマルチモーダル情報はモーダル別に単独で学習されることが多く，モーダル間の相関性や異質性を考慮したものはほとんどない．この理由として，整理された学習用マルチモーダルデータベース構築の難しさがある．また，多くの研究ではユニモーダル情報から特徴量を抽出し，単純結合させたり，個別のタスクに適応させた分類モデルに各特徴量を入力した出力を統合する方法がとられている．これらの技術では，モーダル間の関連を十分に生かしきれているといえない．本発表では，従来のマルチモーダル感情認識技術について紹介し，それらの技術の課題と，モーダル間の相関性・異質性・相互作用を考慮することの重要性について述べ，その応用先としてストレス検出や認知機能分析への展望を述べる．
(キーワード): マルチモーダル感情認識 / ストレス分析 / 認知機能分析

大賀亮汰, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
ニコニコデータセットを用いた視聴者の感情を考慮した動画推薦アルゴリズムの提案,
IDRユーザフォーラム 2022, 2022年12月.

(キーワード): 自然言語処理 (natural language processing) / 人工知能 (artificial intelligence) / 分類 (classification) / 深層学習 (deep learning)

森大樹, 松本和幸, 篠山学, 吉田稔, 北研二 :
個性を反映した対話モデルにおける発話文の感情及び性格推定,
信学技報, 34-38, 2022年10月.

(要約): 人間がAIとより親しみのある対話をするための要素の一つとして個性が挙げられる．AIに必要とされる個性は場面や状況によって異なるので，対話する相手に応じて個性を切り替えられるような仕組みが求められる．本研究では日本語Transformer Encoder-decoder対話モデル(japanese-dialog-transformers)を使用し，インタビュー対話データでファインチューニングすることで，対象となる人物の個性を反映した対話モデルの構築を目指す．提案する対話モデルから出力される発話文をMBTI推定モデルや感情分析モデルによって分析することで性格の一貫性の評価及び対話モデル間の差異や共通点について考察する．
(キーワード): インタビュー対話 / 個性 / 性格推定 / 対話モデル / 感情分析

野上順平, 松本和幸 :
コロナ禍におけるオンラインでの活動と新入生育成,
第17回大学教育カンファレンス in 徳島発表抄録集, 60-61, 2022年1月.

(要約): 徳島大学ゲームクリエイトプロジェクトはゲーム開発を通じてプログラミング等の専門技術と社会人基礎力の向上を目的として活動している．目的達成のために大規模なゲームコンテストでの第一審査通過，またはノミネートを2021 年度の目標として掲げ，日々ゲーム開発を行っている． 2020 年度および2021 年度にかけて，新型コロナウイルス感染症拡大の影響により，本プロジェクトでは，オンラインをメインとした活動を行ってきた．本発表では，その成果と反省について述べる．
(キーワード): オンライン会議 / 新入生育成 / ゲームクリエイトプロジェクト / ゲーム作成

石田翔太, 松本和幸 :
ゲーム開発プロジェクトの活動から得られたこと,
平成30年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンス in 徳島, 28-29, 2018年12月. 横山翔太, 松本和幸 :
ゲームクリエイトプロジェクトの活動を通じて得られたこと,
平成29年度全学FD推進プログラム大学教育カンファレンス in 徳島, 36-37, 2018年1月. 北研二, 松本和幸, 吉田稔, 柘植覚, 北岡教英, 武田一哉 :
ビット演算に基づく高速な音声ドキュメント検索語検出,
第8回音声ドキュメント処理ワークショップ, 2014年3月. 光原弘幸, 獅々堀正幹, 緒方広明, 泓田正雄, 得重仁, 森田和宏, 松本和幸, 渡辺峻, 伊藤桃代 :
知能情報工学科``ソフトウェア設計及び実験''のエンタテインメント化の試行,
平成22年度全学FD大学教育カンファレンス in 徳島発表抄録集, 12-13, 2011年1月.

特許: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
作品: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
補助金・競争的資金: 気づきの機会を創出するインタビュー対話システムの研究 (研究課題/領域番号: 22K12213 )
数値および専門性と話題性に着目したSNSからの科学的知識抽出に関する研究 (研究課題/領域番号: 21K12141 )
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 )
会話ロボットによる相手の良さを引き出すインタビュー対話の研究 (研究課題/領域番号: 19K12174 )
言語と非言語の混在するWWW上の生活習慣・健康情報の統合的解析 (研究課題/領域番号: 18K11549 )
不変情報と変動情報の融合による俗語感性辞書の構築 (研究課題/領域番号: 15K16077 )
WWW上の医療・健康情報マッチングのための統合的メディア解析 (研究課題/領域番号: 15K00425 )
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 )
言葉遣いの変動に基づく感情推定手法に関する研究 (研究課題/領域番号: 23700252 )
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 )
脳波に基づく生体情報を利用した意味的・感性的マルチメディア検索に関する研究 (研究課題/領域番号: 21300036 )
研究者番号（90509754）による検索

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2024年4月26日更新

専門分野・研究分野: 感性情報処理 (Affective Computing)
自然言語処理 (Natural Language Processing)
所属学会・所属協会: AIA International Advanced Information Institute
言語処理学会
電子情報通信学会
電気学会
電気関係学会四国支部連合大会 , 編集委員 [2014年9月]) [2015年7月〜2017年12月])
IEEE International Conference on Computer and Communications
社団法人人工知能学会
第31回人工知能学会全国大会オーガナイザ [2017年])
情報処理学会 , 四国支部幹事 [2010年4月〜2019年3月])
2019 3rd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval
International Conference on Natural Language Processing & Computational Linguistics
日本感性工学会
International Conference on Natural Language Processing & Applications
6th International Conference on Natural Language Computing
International Journal of Computer & Software Engineering
The KES International Conference on Innovation in Medicine and Healthcare
2022 電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会
2022 3rd International Conference on Natural Language Processing and Artificial Intelligence
2022 IEEE the 8th International Conference on Computer and Communications
ROZZANO LOCSIN INSTITUTE FOR THE ADVANCEMENT OF TECHNOLOGICAL COMPETENCY AS CARING IN NURSING AND HEALTH SCIENCES
同志社大学人工知能工学研究センター
2022 6th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval
委員歴・役員歴: AIA International Advanced Information Institute (秘書 [2009年4月])
言語処理学会 (正会員 [2007年4月])
電子情報通信学会 (正会員 [2010年3月])
電気学会 ( [2011年6月])
電気関係学会四国支部連合大会 (現地実行委員(2014年9月), 編集委員(2016年7月∼9月) [2014年9月]) (IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, Publication Co-chairs (2015, 2016, 2017) [2015年7月〜2017年12月])
IEEE International Conference on Computer and Communications (Technical Committee [2015年9月〜2020年12月])
社団法人人工知能学会 (正会員 [2017年4月])
第31回人工知能学会全国大会 (オーガナイズドセッション(顔文字の科学)オーガナイザ [2017年])
情報処理学会 (四国支部評議員(2010年4月∼2012年3月), 四国支部幹事(2017年4月∼2019年3月) [2010年4月〜2019年3月])
2019 3rd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (Local Organizing Chair [2018年12月〜2019年6月])
International Conference on Natural Language Processing & Computational Linguistics (NLPCL 2020) (Program Committee [2020年1月〜3月])
日本感性工学会 (正会員 [2020年4月])
International Conference on Natural Language Processing & Applications(NLPA 2020) (Program Committee Member [2020年2月〜6月])
6th International Conference on Natural Language Computing (NATL 2020) (Program Committee Member [2020年7月])
International Journal of Computer & Software Engineering(IJCSE) (Editorial Board [2020年7月])
The KES International Conference on Innovation in Medicine and Healthcare (KES-InMed-22) (国際プログラム委委員 [2021年10月〜2022年10月])
2022 電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会 (現地実行委員 [2022年9月])
2022 電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会 (プログラム編集委員 [2022年8月〜8月])
2022 3rd International Conference on Natural Language Processing and Artificial Intelligence(NLPAI2022) (Program Co-Chair [2022年4月〜7月])
2022 IEEE the 8th International Conference on Computer and Communications(ICCC) (International Technical Committees [2022年4月〜12月])
ROZZANO LOCSIN INSTITUTE FOR THE ADVANCEMENT OF TECHNOLOGICAL COMPETENCY AS CARING IN NURSING AND HEALTH SCIENCES (Advisory Board Member [2022年4月])
同志社大学人工知能工学研究センター (研究メンバー [2018年6月])
2022 6th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (International Program Committees [2022年4月〜12月])
受賞: 2008年3月, 教育研究助成奨励賞 (徳島大学)
2016年9月, Best Paper Award of the 2nd INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING IN DATA SCIENCE 2016 (The 2nd INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING IN DATA SCIENCE 2016)
2016年12月, Best Paper Award of The 11th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering
2018年8月, 2nd Technological Competency as Caring in the Health Sciences 2018 Poster Presentation Award
2018年11月, IDRユーザーフォーラム2018 ドワンゴ賞 (国立情報学研究所)
2019年9月, Best Presentation Award (2019 International Conference on Natural Language Processing(ICNLP2019))
2020年10月, Best Contribution Award (The 15th International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering(NLP-KE2020))
2023年8月, 産業応用部門論文査読促進賞 (一般社団法人電気学会産業応用部門)
活動: IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering (Publication Co-chairs [2011年10月〜11月])
The 2nd International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR 2018) (Technical Committee [2018年4月〜9月])
2020 4th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (International Program Committees [2019年9月〜2020年6月])
9th International Conference on Natural Language Processing (NLP 2020) (Program Committee [2020年1月〜11月])
International Conference on Semantic & Natural Language Processing (SNLP 2020) (Program Committee Member [2020年2月〜6月])
2020 International Conference on Natural Language Processing and Artificial Intelligence (NLPAI 2020) (Program Co-Chair [2020年3月〜6月])

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2024年4月28日更新

2024年4月27日更新

Ｊグローバル

Jグローバル最終確認日: 2024/4/27 01:28
氏名（漢字）: 松本和幸
氏名（フリガナ）: マツモトカズユキ
氏名（英字）: KAZUYUKI MATSUMOTO
所属機関: 徳島大学准教授
徳島大学准教授

リサーチマップ

researchmap最終確認日: 2024/4/28 02:00
氏名（漢字）: 松本和幸
氏名（フリガナ）: マツモトカズユキ
氏名（英字）: KAZUYUKI MATSUMOTO
プロフィール: 2008年徳島大学大学院工学研究科博士後期課程修了．博士（工学）．2009年10月徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部助教．2017年4月より徳島大学大学院社会産業理工学研究部助教，2020年4月より准教授．現在に至る．
感情計算，自然言語処理，感性ロボティクスの研究に従事．情報処理学会，電子情報通信学会，言語処理学会，電気学会，人工知能学会，日本感性工学会，ヒューマンインタフェース学会などの会員．
登録日時: 2011/8/31 00:00
更新日時: 2024/2/29 09:07
アバター画像URI: https://researchmap.jp/read0156851/avatar.png
ハンドル: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
eメール: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
eメール（その他）: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
携帯メール: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
性別: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
没年月日: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
所属ID: 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系
職名: 准教授
学位: 博士（工学）
学位授与機関: 徳島大学
URL: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
科研費研究者番号: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Google Analytics ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
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その他の所属ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属名: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属部署: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
その他の所属職名: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
最近のエントリー: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
Read会員ID: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
経歴
受賞
Misc
論文
講演・口頭発表等
書籍等出版物
研究キーワード
研究分野
所属学協会
担当経験のある科目
その他
Works: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
特許: リサーチマップAPIで取得できませんでした。
学歴
委員歴
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4月27日更新

研究者番号: 90509754

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

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), 准教授
2017/4/1 – 2019/4/1 : 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教
2016/4/1 : 徳島大学, 大学院理工学研究部, 助教
2011/4/1 – 2015/4/1 : 徳島大学, ソシオテクノサイエンス研究部, 助教
2014/4/1 : 徳島大学, 大学院ソシオテクノサイエンス研究部, 助教
2013/4/1 : 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 助教
2009/4/1 – 2011/4/1 : 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンス研究部, 助教

審査区分/研究分野

研究代表者

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
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 / 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 / 情報学フロンティア / ウェブ情報学・サービス情報学
総合系 / 情報学 / 人間情報学 / 感性情報学
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
小区分61050:知能ロボティクス関連
小区分61060:感性情報学関連

キーワード

研究代表者

言葉遣い / 感情推定 / 演劇台本 / 親密度 / コーパス / 単語分析 / シナリオ会話文 / 単語親密度 / 発話役割 / 感性情報処理 / 脳波計測 / 日本語俗語 / トピック分析 / 感性分析 / ソーシャルメディア / 標準語変換 / 時系列分析 / 自然言語処理 / 俗語分析 / 非言語表現 / 俗語辞書 / 大規模コーパス / Twitter / ネット炎上 / 感性解析 / 分散表現 / 俗語 / 感性特徴 / トピックモデリング / ツイッター分析 / 時系列変化 / 感性言語モデル / 感性的言語変換 / 感性表現 / 言語モデル / 感性ロボティクス / ミスコミュニケーション

研究代表者以外

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