Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
NLP2018参加報告
Search
Yuto Kamiwaki
March 19, 2018
Research
0
190
NLP2018参加報告
2018/03/19年次大会報告会での発表資料
Yuto Kamiwaki
March 19, 2018
Tweet
Share
More Decks by Yuto Kamiwaki
See All by Yuto Kamiwaki
Emo2Vec: Learning Generalized Emotion Representation by Multi-task Training
yuto_kamiwaki
0
110
Modeling Naive Psychology of Characters in Simple Commonsense Stories
yuto_kamiwaki
1
200
Using millions of emoji occurrences to learn any-domain representations for detecting sentiment, emotion and sarcasm
yuto_kamiwaki
0
99
Epita at SemEval-2018 Task 1: Sentiment Analysis Using Transfer Learning Approach
yuto_kamiwaki
0
130
Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis
yuto_kamiwaki
0
200
Sentiment Analysis: It’s Complicated!
yuto_kamiwaki
0
72
ADAPT at IJCNLP-2017 Task 4: A Multinomial Naive Bayes Classification Approach for Customer Feedback Analysis task
yuto_kamiwaki
0
120
EmoWordNet: Automatic Expansion of Emotion Lexicon Using English WordNet
yuto_kamiwaki
0
100
ATTENTION-BASED LSTM FOR PSYCHOLOGICAL STRESS DETECTION FROM SPOKEN LANGUAGE USING DISTANT SUPERVISION
yuto_kamiwaki
0
140
Other Decks in Research
See All in Research
Introduction of NII S. Koyama's Lab (AY2024)
skoyamalab
0
330
#SRE論文紹介 Detection is Better Than Cure: A Cloud Incidents Perspective V. Ganatra et. al., ESEC/FSE’23
yuukit
3
950
The Future of AI: Beyond Completion Models to Systematic Innovation
sunghopark0
0
120
20240710_熊本県議会・熊本市議会_都市交通勉強会
trafficbrain
0
560
Threat Intelligence and Beyond
rishikadesai_7
0
240
AIが非ヒト動物に与える有益・有害な影響の検討
takeshit_m
0
290
SSII2024 [OS3] 企業における基盤モデル開発の実際
ssii
PRO
0
490
SSII2024 [SS1] 拡散モデルの今 〜 2024年の研究動向 〜
ssii
PRO
2
1.9k
SSII2024 [PD] SSII、次の30年への期待
ssii
PRO
2
1.3k
1on1ガイドへの想い(chachaki編)
chachakix
0
150
Engineering LaCAM∗: Towards Real-Time, Large-Scale, and Near-Optimal Multi-Agent Pathfinding
kei18
0
460
SSII2024 [OS1] 研究紹介100連発(オープンニング)
ssii
PRO
0
420
Featured
See All Featured
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
506
110k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
29
6.1k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
17
2.8k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
155
14k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
36
13k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
353
29k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
48
10k
Fireside Chat
paigeccino
25
2.8k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
325
21k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
59
9.6k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
35
4.4k
Building Adaptive Systems
keathley
34
2k
Transcript
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 学部3年 上脇優人
研究について 年次大会を通して(自分の課題点) 年次大会を通しての感想 報告内容
P1-7 日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシ コンの性質と応用 田辺利文 (福岡大), 髙橋雅仁 (久留米工大),
首藤公昭 (福岡大) P4-22 意見分析に適した意見タグ獲得改善への取り組み 三澤賢祐, 成田和弥 (Insight Tech/JST), 伊藤友博 (Insight Tech), 柴田知秀, 河原大輔, 黒橋禎夫 (京大/JST) P1-12 人の動作および物体認識に基づく動画像からの文生成 漆原理乃, 小林一郎 (お茶大) 研究について
P1-7 日本語呼びかけ・応答・挨拶・独 言・間投表現レキシコンの性質と応用 P4-22 意見分析に適した意見タグ獲得 改善への取り組み P1-12 人の動作および物体認識に基づ く動画像からの文生成 •
単語は,新聞記事などから手作業で収 集. • 感情を細かに区分けし,多くの表現を 集めることで繊細な感情情報処理シス テムの実現を考えている. • 「うぜー」等の若者言葉的な表現はま だ入っていない. • 感情タグに曖昧な部分がある. • 「意見対象部」+格助詞+「意見述 部」とすることで分析者が文脈情報を 理解しやすくなる. • エラーが出た部分についてルールを追 加し,改善がなされている. • 「意見述部不足」はルールを追加して も多少のエラー率減少の為,改善が必 要. • 料理について人の動作を捉えた説明文 生成手法についての研究. • 動作認識では,平均50%のフレームが 動作について適切な語を選択可能. • 文生成では,位置情報や語順が踏まえ られている. • 「cut」と「peel」動作が近い単語だ と動作認識率が低い.
情報量不足. 説明を聞いても理解できない.(知らない語が多く出 てくる.) スケジュール管理ミス. 全ての企業ブースに行けなかった.
聞きたい発表を全て聞けなかった. 年次大会を通して (自分の課題点)
最前線で働く方と話せる! 研究の内容から会社のことまで色々と教えて頂いた. 企業は,言語資源が豊富. 大学に比べ,独自のサービスがある為,言語資源が豊富.
改めて良いスライド等の重要性に気づけた. いくら研究内容が良くても発表が良くないと寝ている人が 多くなる. 年次大会を通しての感想