著者

江村 優花 関 洋平

雑誌

研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.1, pp.1-7, 2012-03-19

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現在,電子メールや Twitter で,顔文字が使用されている.顔文字はユーザの感情を表すのに便利であるが,反面,その種類は膨大であり,適切な一つを選ぶことは難しい.そこで,本研究では,ユーザの顔文字選択支援を目的とし,ユーザが入力したテキストに現れる感情,コミュニケーション,動作のタイプ推定を行い,顔文字を推薦する方法を提案する.感情,コミュニケーション,動作のタイプの推定は k-NN に基づき実装し,推定精度は,マクロ平均で 53.1% となった。また,システムが推薦する顔文字がユーザの意図にどの程度適合しているか実験した結果,66.7% の顔文字が適切に推定されており,感情カテゴリのみを用いて推薦された結果と比べて,提案手法の顔文字推薦の精度が有意に向上していることがわかった.Many users used facemarks in recent computer mediated communication environments such as e-mail, Twitter or facebook. Facemarks are useful to express the emotion or communication functions beyond texts. However, many users feel difficult to choose the right one from lots of candidates. We propose a method to recommend facemarks based on the estimation of emotions, communication, or motion types in texts written by users. We implemented emotion, communication, or motion type estimation system with k-NN, and the accuracy of estimation is 53.1% on macro average. We also estimated the relevance of recommended facemarks for user intention, and found that 66.7% of facemarks were recommended properly, which improved significantly over the recommendation results only from emotions categories.

著者

江村 優花 関 洋平

雑誌

研究報告デジタルドキュメント(DD)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.1, pp.1-7, 2012-03-19

被引用文献数

2

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現在,電子メールや Twitter で,顔文字が使用されている.顔文字はユーザの感情を表すのに便利であるが,反面,その種類は膨大であり,適切な一つを選ぶことは難しい.そこで,本研究では,ユーザの顔文字選択支援を目的とし,ユーザが入力したテキストに現れる感情,コミュニケーション,動作のタイプ推定を行い,顔文字を推薦する方法を提案する.感情,コミュニケーション,動作のタイプの推定は k-NN に基づき実装し,推定精度は,マクロ平均で 53.1% となった。また,システムが推薦する顔文字がユーザの意図にどの程度適合しているか実験した結果,66.7% の顔文字が適切に推定されており,感情カテゴリのみを用いて推薦された結果と比べて,提案手法の顔文字推薦の精度が有意に向上していることがわかった.Many users used facemarks in recent computer mediated communication environments such as e-mail, Twitter or facebook. Facemarks are useful to express the emotion or communication functions beyond texts. However, many users feel difficult to choose the right one from lots of candidates. We propose a method to recommend facemarks based on the estimation of emotions, communication, or motion types in texts written by users. We implemented emotion, communication, or motion type estimation system with k-NN, and the accuracy of estimation is 53.1% on macro average. We also estimated the relevance of recommended facemarks for user intention, and found that 66.7% of facemarks were recommended properly, which improved significantly over the recommendation results only from emotions categories.

著者

江村 優花 関 洋平

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.19, no.5, pp.401-418, 2012-12-14 (Released:2013-03-19)

参考文献数

21

被引用文献数

1 2

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現在,電子メール,チャット,マイクロブログなどのメディアで,顔文字は日常的に使用されている.顔文字は,言語コミュニケーションで表現できない,ユーザの感情やコミュニケーションの意図を表すのに便利であるが,反面,その種類は膨大であり,場面に合った顔文字を選ぶことは難しい.本研究では,ユーザの顔文字選択支援を目的として,ユーザが入力したテキストに現れる感情,コミュニケーション,動作のタイプ推定を行い,顔文字を推薦する方法を提案する.感情,コミュニケーション,動作のタイプは,Twitter から収集したコーパスを用いてカテゴリを定義し,推定システムは,k-NN に基づき実現した.また,システムが推薦する顔文字がユーザの意図にどの程度適合しているか,5名の被験者により評価した結果,91件のつぶやきに対して66.6%の顔文字が適切に推定されており,感情カテゴリのみを用いて推薦された結果と比べて,提案手法の顔文字推薦の精度が有意に向上していることがわかった.