業績一覧

2017年度

スペクトログラム間の類似度に基づくピアノ弾き語り用伴奏譜の自動生成

越井琢巳, 斎藤博昭 研究報告音楽情報科学 (MUS) 2017.49 (2017): 1-6.

音響信号のみを入力とするピアノ弾き語り用伴奏譜の自動生成システムの提案.本システムでは作曲の知識がないユーザ向けに,原曲の再現度を重視したピアノ譜面を提示する.この時,和音選択の際に原曲の再現度を高めるため,和音の正解率よりもスペクトログラム間の類似度を重視する.これはスペクトログラム形状が似ているほど曲の雰囲気が似ているという仮定に基づくものである.

Character-Level Convolutional Neural Network With Gated Recurrent Unit For Hashtag Prediction

Adam Oudad, Hiroaki Saito 2017

Zhang et al. (2015) provided promising results of Character-level convolutional approaches to text understanding on Machine Translation and Text classification tasks.

The goal in this research was to apply such approaches to Twitter data, in order to see how well they are able to cope with raw social data.

The task was to predict hashtags of tweets based on their content only. Therefore, models build distributed representations of tweets using ConvNets and Gated Recurrent Units then rank hashtags by relevance to the tweet representation.

Results have shown to be on par with tweet2vec model by Dhingra et al. (2016), while being faster up to threefold during training on GPU.

References:Zhang et al. (2015) : https://arxiv.org/abs/1509.01626 Dhingra et al. (2016) : https://arxiv.org/abs/1605.03481

Multi-Language Sentiment Analysis of SNS across Different Cities

Muga Yoshikawa, Hiroaki Saito 言語処理学会第23回年次大会予稿集, pp.623-635, 2017.

レビューに対する分散表現を用いた評判分析

中嶌大貴, 斎藤博昭 言語処理学会第23回年次大会予稿集, pp.545-548, 2017.

不満調査データセットの素性ベクトル化

末廣駿, 斎藤博昭 言語処理学会第23回年次大会予稿集, pp.545-548, 2017.