１．言語情報からの感情認識技術に関する研究
テキスト（言語）情報から感情を認識する研究を行っています。
シナリオデータなどに含まれている連続する発話文を観察することで、
語彙や発話役割の変遷、感情状態の変化とその反応などから
感情を推定する手法についても研究しています。
２．音声からの感情認識技術に関する研究
音声に含まれる韻律情報をもとに、 発話者の感情を認識する研究を行っています。
３．発話内容を考慮した感情豊かな合成音声作成
合成音声に含まれる韻律のパラメータを変化させて、 発話内容と一致する感情を付
与する研究を行っています。
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４．新語を含む文からの感情推定に関する研究
話し言葉には、書き言葉では使用しないような俗語が頻繁に含まれます。
しかし、既存の形態素解析などの言語解析システムでは、俗語を適切に
扱えるものはほとんどありません。その原因として、俗語、特に若者言葉のような
新語は、新しく登場しては消えたり、意味や用法が変化したりしやすいためであると
考えられます。本研究では、話し言葉を用いた会話文からの感情推定を
行うために、まず第1段階として俗語を文中から抽出する技術の確立と、
抽出した俗語のポジティブやネガティブなどといった属性推定を行います。
抽出できた俗語を手掛かりとして、従来の感情推定手法の精度を向上させることを
最終目標としています。
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５．マイクロブログからの著者の性格推定に関する研究
近年流行しているマイクロブログでは、書き手の本性が出てしまうといわれます。
本研究では、マイクロブログから性格を表すような表現を自動で抽出し、
書き手の性格をエゴグラムに基づいて推定します。平成24年度の卒業研究では、
Twitterを対象として、性格推定素性辞書を構築し、この辞書に基づく
性格推定アルゴリズムを提案しました。
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