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  1. 資料タイプ別
  2. 学術雑誌論文

Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks

https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2006361
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2006361
01114081-7805-412e-a45c-7e7d6a7f1332
名前 / ファイル ライセンス アクション
ijai_10_1_121.pdf ijai_10_1_121.pdf (449 KB)
Item type 文献 / Documents(1)
公開日 2019-05-13
アクセス権
アクセス権 open access
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
タイトル
タイトル Emotion Estimation Adapted to Gender of User Based on Deep Neural Networks
著者 フジノ, ナオヤ

× フジノ, ナオヤ

ja フジノ, ナオヤ

ja-Kana フジノ, ナオヤ

en Fujino, Naoya

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松本, 和幸

× 松本, 和幸

WEKO 311
徳島大学 教育研究者総覧 174482/profile-ja.html
e-Rad 90509754

ja 松本, 和幸
ISNI

ja-Kana マツモト, カズユキ

en Matsumoto, Kazuyuki

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吉田, 稔

× 吉田, 稔

WEKO 641
徳島大学 教育研究者総覧 262599/profile-ja.html
e-Rad 40361688

ja 吉田, 稔
ISNI

ja-Kana ヨシダ, ミノル

en Yoshida, Minoru

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北, 研二

× 北, 研二

WEKO 94
徳島大学 教育研究者総覧 10739/profile-ja.html
e-Rad 10243734

ja 北, 研二
ISNI

ja-Kana キタ, ケンジ

en Kita, Kenji

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抄録
内容記述 In this study, we focus on Twitter as a representative SNS and target emotion estimation from tweets posted on Twitter by male and female users. Specifically, we construct gender-based emotion estimation models assuming that there are different word usage tendencies between genders. By analyzing gender-specific differences in the use of emotion-related slang and emoji, we propose a method to improve emotion estimation based on neural networks using a different distributed representation model for each gender. Our evaluation experiments show that training with Deep Convolutional Neural Networks using word's distributed representation as the feature produced higher estimation accuracy than training with Feed Forward Neural Networks.
キーワード
主題 emotion estimation
キーワード
主題 user's gender
キーワード
主題 deep neural networks
書誌情報 en : International Journal of Advanced Intelligence

巻 10, 号 1, p. 121-133, 発行日 2018-03
収録物ID
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 18833918
出版者
出版者 AIA International Advanced Information Institute
EID
識別子 350088
言語
言語 eng
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Ver.1 2024-10-29 00:24:38.859254
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