トピックモデルを用いた多様な感情解釈による潜在感情推定

• Project/Area Number: 23K28176
• Project/Area Number (Other): 23H03486 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61060:Kansei informatics-related
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: 武村 紀子 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (60733110)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2026: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2025: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000); Fiscal Year 2023: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: 感情推定 / トピックモデル

Outline of Research at the Start

喜怒哀楽などの明白な感情のみを推定する現在の技術では，複雑で曖昧な感情を多く含む実際の環境下でうまく機能しないケースも多い．曖昧な感情の推定を難しくしているのは，表情や仕草などのデータ（感情表出）に対して，正しい感情ラベルが付与できない点にある．つまり，人により解釈が異なる曖昧な感情ラベルに基づいて教師あり学習を行うことが推定精度の低下を招いている．ここで，多様な感情表出から潜在感情を推定する本問題が，多様な文章から共通のトピックを推定する問題に似ていることに着目する．本課題では，教師なし学習であるトピックモデルを用いて，多様な感情解釈から潜在感情を推定する手法を提案する．