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講演抄録/キーワード
講演名 2022-07-08 15:55
印象に関する回答文と機械学習を用いた質感評価の推定
表 柚希杉山賢二山添 崇成蹊大IMQ2022-10 HIP2022-41
抄録 (和) 印象評価を実現するためには、評価の精度を高めるために多岐に渡る項目で試行を繰り返し実施することが基本である。一方で実験参加者の時間的な拘束や負担も大きくなりやすい。そこで本研究では、評価のの精度を維持しつつ、実験参加者の負担を減らすことを目的として、短文回答とBERTを用いた印象評価の推定を試みた。BERTによって出た768個の特徴量を解析し、視覚刺激の各視覚要素に関して有意な特徴量が抽出可能であると推定できた。 
(英) Material impression is always using subjective evaluation, because impression is based on our psychophysical sensation. However, psychophysical sensation is often met hard to express by numerical scale like a method of magnitude estimation. Most of our psychophysical sensation is strongly connected linguistic expression. Therefore, numerical scale evaluation always involving repeated trials with several items for evaluation precision. On the other hand, this evaluation method required taking long time and it increase participant fatigue. In this study, authors tried to reduce participants fatigue and time required using BERT as a linguistic machine learning estimation. Participants were evaluated material appearance of stimuli used sentence expression and seven-point scaled evaluation. Answers of sentence expression were analyzed by BERT. In this paper, authors reported analysis of BERT results.
キーワード (和) 印象評価 / 機械学習 / 自然言語処理 / BERT / / / /  
(英) Impression evaluation / Machine learning / Natural languageprocessing / BERT / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 100, IMQ2022-10, pp. 31-36, 2022年7月.
資料番号 IMQ2022-10 
発行日 2022-07-01 (IMQ, HIP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IMQ2022-10 HIP2022-41

研究会情報
研究会 IMQ HIP  
開催期間 2022-07-08 - 2022-07-08 
開催地(和) 札幌市立大学 サテライトキャンパス 
開催地(英) Satellite Campus, Sapporo City University 
テーマ(和) イメージ・メディア・クオリティ及びヒューマン情報処理一般 
テーマ(英) Image Media Quality and Human Information Processing 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IMQ 
会議コード 2022-07-IMQ-HIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 印象に関する回答文と機械学習を用いた質感評価の推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Answers regarding impressions and estimating texture evaluation using machine learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 印象評価 / Impression evaluation  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) 自然言語処理 / Natural languageprocessing  
キーワード(4)(和/英) BERT / BERT  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 表 柚希 / Yuzuki Omote / オモテ ユズキ
第1著者 所属(和/英) 成蹊大学大学院 (略称: 成蹊大)
Seikei University Graduate School (略称: Seikei Graduate School)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 賢二 / Kenji Sugiyama / ケンジ スギヤマ
第2著者 所属(和/英) 成蹊大学 (略称: 成蹊大)
Seikei University (略称: Seikei Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山添 崇 / Takashi Yamazoe / タカシ ヤマゾエ
第3著者 所属(和/英) 成蹊大学 (略称: 成蹊大)
Seikei University (略称: Seikei Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-07-08 15:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IMQ 
資料番号 IMQ2022-10, HIP2022-41 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.100(IMQ), no.101(HIP) 
ページ範囲 pp.31-36 
ページ数
発行日 2022-07-01 (IMQ, HIP) 


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