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J-GLOBAL ID：202002251472257270   整理番号：20A0778356

日本語対話における感情分析のための補足特徴集合【JST・京大機械翻訳】

A Supplementary Feature Set for Sentiment Analysis in Japanese Dialogues

著者 (4件)： Ihasz Peter Lajos (Ritsumeikan University, 1 Chome-1-1 Nojihigashi, Kusatsu, Shiga Prefecture 525-8577, Japan) ,  Kovacs Mate (Ritsumeikan University, 1 Chome-1-1 Nojihigashi, Kusatsu, Shiga Prefecture 525-8577, Japan) ,  Piumarta Ian (Ritsumeikan University, 1 Chome-1-1 Nojihigashi, Kusatsu, Shiga Prefecture 525-8577, Japan) ,  Kryssanov Victor V. (Ritsumeikan University, 1 Chome-1-1 Nojihigashi, Kusatsu, Shiga Prefecture 525-8577, Japan)
資料名： ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing  (ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing)
巻： 18  号： 4  ページ： 1-21  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5688A  ISSN： 2375-4699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,リアルタイム感情認識は,対話システムやコンピュータゲームなどのいくつかの商業システムに適用されている。しかし,感情状態のリアルタイム認識は,特に大規模な注釈付きデータセットがほとんど利用できないアジア語言語の場合において,高価な特徴抽出法および/または大規模データセットの労働集約アノテーションの適用を必要とする。認識精度を改善するために,「感情に敏感な」意図の形式における認知文脈の利用を提案した。意図は対話を通してしばしば表現され,対話の感情に敏感なモデルとして,個人間関係指向対人行動(IAモデル)のタグセットが提案される。モデルの妥当性を,2つのよく知られた対話モデル,SWBD-DAMSLおよびDIT++と比較して,感情分類タスクを用いて評価した。評価のために,5つの日本人ゲーム対話を,ベースライン感情分類装置システムを強化するために使用された3つの対話行動モデルの感情とタグのラベルによって注釈付けした。IAタグセットの妥当性は,ベースライン感情分類器の認識精度に対する9%の改善により実証され,他の2つのモデルよりも5%以上優れている。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *日本語 ,  *会話 ,  アジア ,  基準線 ,  特徴抽出 ,  ゲーム ,  言語 ,  アノテーション
準シソーラス用語： 行動モデル ,  日本人 ,  感情分類 ,  認識精度 ,  対話システム ,  感情認識 ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 感情意識 ,  日本語 ,  対話行為 ,  ゲームデータ ,  感情認識

分類 (2件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 日本語 ,  対話 ,  感情分析 ,  補足 ,  集合