WEKO3
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Exploring Latent Semantic Information for Textual Emotion Recognition in Blog Articles
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/2008310
https://tokushima-u.repo.nii.ac.jp/records/200831000b1326a-a496-42e4-ac4e-149ece2e27f3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
jas_5_1_204.pdf (4.94 MB)
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| Item type | 文献 / Documents(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2020-10-30 | |||||||||||||||||
| 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 | |||||||||||||||||
| 出版社版DOI | ||||||||||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.1109/JAS.2017.7510421 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| 関連名称 | 10.1109/JAS.2017.7510421 | |||||||||||||||||
| 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 | Exploring Latent Semantic Information for Textual Emotion Recognition in Blog Articles | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 著者 |
康, 鑫
× 康, 鑫× 任, 福継
WEKO
401
× 呉, 雨濃
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| 抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||
| 内容記述 | Understanding people's emotions through natural language is a challenging task for intelligent systems based on Internet of Things (IoT). The major difficulty is caused by the lack of basic knowledge in emotion expressions with respect to a variety of real world contexts. In this paper, we propose a Bayesian inference method to explore the latent semantic dimensions as contextual information in natural language and to learn the knowledge of emotion expressions based on these semantic dimensions. Our method synchronously infers the latent semantic dimensions as topics in words and predicts the emotion labels in both word-level and document-level texts. The Bayesian inference results enable us to visualize the connection between words and emotions with respect to different semantic dimensions. And by further incorporating a corpus-level hierarchy in the document emotion distribution assumption, we could balance the document emotion recognition results and achieve even better word and document emotion predictions. Our experiment of the word-level and the document-level emotion predictions, based on a well-developed Chinese emotion corpus Ren-CECps, renders both higher accuracy and better robustness in the word-level and the document-level emotion predictions compared to the state-of-the-art emotion prediction algorithms. | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | Bayesian inference | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | emotion-topic model | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | emotion recognition | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | multi-label classification | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 主題 | natural language understanding | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
en : IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 巻 5, 号 1, p. 204-216, 発行日 2017-01-25 |
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| 収録物ID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 23299274 | |||||||||||||||||
| 収録物ID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 23299266 | |||||||||||||||||
| 収録物ID | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AA1272385X | |||||||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | IEEE | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 権利情報 | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 権利情報 | Open Access | |||||||||||||||||
| EID | ||||||||||||||||||
| 識別子 | 322612 | |||||||||||||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||
