大局的な語順を考慮した相関に基づく類似度測定による感情推定

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-08-15
• タイトル: 大局的な語順を考慮した相関に基づく類似度測定による感情推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Emotion Classification Using Similarity Measure Based on Correlation Considering Global Word Order
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（テクニカルノート）] 感情推定，類似度測定，日本語，語順
• 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
• ID登録: 10.20729/00218988
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 龍谷大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 龍谷大学大学院理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Ryukoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology, Ryukoku University
• 著者名: 納谷, 大智; 吉見, 毅彦
• 著者名(英): Daichi, Naya; Takehiko, Yoshimi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，日本語の文を対象とした感情推定において，従来とは異なる類似度測定尺度を利用することで推定精度を改善する．従来手法で用いられている類似度測定尺度は，日本語の文を対象としたとき，単語の出現順序（語順）に対する制約が緩すぎるか，あるいは厳しすぎる．このため，提案手法では，英語に比べて語順の自由度が高い日本語に適した類似度測定尺度として，日本語の文における語順の制約を考慮した機械翻訳の自動評価尺度を利用する．検証実験の結果，従来手法よりも提案手法の方が感情推定の正解率が高いことが確認された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This study was aimed at improving the accuracy of emotion classification for Japanese sentences by using a novel similarity measure. Similarity measures used in existing methods are too strict or too lax in their consideration of the order of words during the processing of Japanese sentences. They fail to incorporate the fact that Japanese exhibits a higher degree of freedom in word order compared to English. To address this issue, our proposed method utilizes a similarity measure more suitable for Japanese. Our experimental results indicate that the proposed method exhibits higher classification accuracy than existing alternatives.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 63, 号 8, p. 1383-1387, 発行日 2022-08-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764