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

• 研究課題/領域番号: 23K28176
• 補助金の研究課題番号: 23H03486 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61060:感性情報学関連
• 研究機関: 九州工業大学
• 研究代表者: 武村 紀子 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (60733110)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2026年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2025年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2024年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円); 2023年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
• キーワード: 感情推定 / トピックモデル

研究開始時の研究の概要

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．