著者

松本 和幸 三品 賢一 任 福継 黒岩 眞吾

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.14, no.3, pp.239-271, 2007-04-10 (Released:2011-03-01)

参考文献数

34

被引用文献数

3 13

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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.

著者

片岡 麻輝 篠山 学 松本 和幸 Asaki KATAOKA Manabu SASAYAMA Kazuyuki MATSUMOTO

雑誌

SIG-SLUD = SIG-SLUD

巻号頁・発行日

vol.B5, no.03, pp.1-6, 2018-02-23

著者

松田 紘伸 吉田 稔 松本 和幸 北 研二

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

田中 聡 松本 和幸 吉田 稔 北 研二

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

小川 拓貴 松本 和幸 任 福継

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.2, pp.1-6, 2010-01-21

参考文献数

12

被引用文献数

1

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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.This paper proposes a SVM-based emotion estimation method from a short message or a word by using word 1-gram as feature and use contribution of "Emonyu" as a corpus. "Emonyu" is a web service to which users contribute a short message or a word with a emotion mark.Therefore, the corpus using"Emonyu"contribution enables reflect writer's emotion directly,and reduce work of adding emotion tags to sentences of corpus. We use word 1-gram as feature is,in short sentences like a short message or a word including a few features,a writer generally express emotion using a linguistic meaning of a word or a mark and it is necessary to reduce a number of kinds of feature to get exact appear frequency of features. The result of experiments show that the F-measure of proposed method is higher than the F-measure of method using word 2-gram as a feature in all emotions.

著者

松本 和幸 湊 純子 土屋 誠司 任福継

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.33, pp.69-75, 2008-03-28

被引用文献数

4

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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.This paper statistically studies the emotional features of Japanese and English based on an emotion annotated parallel corpus and proposes a method for extracting emotional expressions. The proposed method estimates the emotion category of the emotional expressions by focusing on the three kinds of features: part of speech of emotional expression, position of emotional expression and part of speech of the previous/next morpheme of the target emotional expression. The evaluation experiment resulted over 90.0% (joy, hate) of accuracy in the method based on part of speech features.

著者

篠山 学 松本 和幸

出版者

香川高等専門学校

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2022-04-01

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人が自身の価値に気づく機会の一つに他者との対話がある.例えば,人から尋ねられてその回答を考えることで子供のころの夢などを思い出せたり,自分の行動を俯瞰できたりする.しかし,世界的な環境の変化により,人と会って対話する機会が減少している.そのため,気づきが得られる機会を創出することは重要である.そこで,これまでに構築したインタビュー対話コーパスを用いて人が気づきを得られる対話ロボットの研究を行う.本研究により,気づきを得られる対話システムが構築でき,気づきを得た対話も収集できる.また,収集した対話を分析することで,ユーザが気づきを得るための質問文の生成方法や相槌の挿入方法などを明らかにできる.

著者

松本 流星 吉田 稔 松本 和幸 北 研二

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2017, no.AM-15, pp.08, 2017-03-03 (Released:2021-08-28)

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本研究の目的は,Twitterから感染症に関する発言を抽出し,感染症マップを作成することである.その手法として,抽出した発言に対して事実性解析を行い,その結果から感染者の過去のツイート抽出をし,その人物の住んでいる場所を推定する.既存研究と比べより多くの感染症に対応することができ,さらに位置推定に対しても事実性解析を行うことで,より正確な位置推定を実現する.

著者

三宅 剛史 松本 和幸 吉田 稔 北 研二

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料

巻号頁・発行日

vol.2017, no.15, 2017

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<p>近年,ソーシャルメディア上での炎上と呼ばれる現象が問題となっている.発生を未然に防ぐことが望ましいため,投稿内容に炎上の原因になる表現が含まれているかを確認し,訂正を促すシステムは有用と考えられる.本研究では悪口表現や差別表現といった侮蔑表現と,口論になりがちな表現の2つの有害表現を対象とする.提案手法は,メディアを基に作成した有害表現辞書を用いてSVMにより分類器を構築し,炎上の可能性がある文の判定を行う.</p>

著者

松本 和幸 マツモト カズユキ Kazuyuki Matsumoto

雑誌

立教大学観光学部紀要

巻号頁・発行日

vol.13, pp.1-9, 2011-03-25

著者

中川 祥平 鈴木 基之 松本 和幸 北 研二

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.97, no.3, pp.533-539, 2014-03

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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.

著者

藤岡 亮太 吉田 稔 松本 和幸 北 研二

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

松本 和幸 マツモト カズユキ Kazuyuki Matsumoto

雑誌

立教DBAジャーナル = Rikkyo DBA journal

巻号頁・発行日

vol.3, pp.43-48, 2013

著者

松本 和幸

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.24, no.1, 2009-01-01

被引用文献数

1

著者

松本和幸

雑誌

信学技報

巻号頁・発行日

2003

被引用文献数

1