未来共生デザイン部門の丸山修教授が人間生活デザイン部門の澤井賢一助教，大学院芸術工学府未来共生デザインコース修士１年生の吉永旭杜さん（指導教官：丸山修教授）と共著した論文”Preservation of emotional context in tweet embeddings on social networking sites”が，Artificial Life and Robotics 誌に掲載されました（オープンアクセス）．
以下，論文のタイトルと要旨の日本語訳です．
「ツイート埋め込みにおける感情的文脈の保持に関する研究」
感情情報はコミュニケーションにおいて重要であるが，ツイート埋め込み（ベクトル表現）においてその保持度合いは自明でない．本研究は，word2vecモデル，事前学習済みBERTモデル，およびファインチューニングされたBERTモデルという3つの異なる方法で生成された埋め込みベクトルの感情の保存レベルを調べることを目的とした．分析の結果，ファインチューニングされたBERTモデルが他の方法に比べて感情情報の保持に優れていることが確認された．これらの結果は，感情的文脈を保持するために高度な自然言語処理技術を使用する重要性を強調しており，感情分析の向上やソーシャルメディアにおける人間のコミュニケーション理解に潜在的な影響を与え得る．
以下，論文のタイトルと要旨の日本語訳です．
「ツイート埋め込みにおける感情的文脈の保持に関する研究」
感情情報はコミュニケーションにおいて重要であるが，ツイート埋め込み（ベクトル表現）においてその保持度合いは自明でない．本研究は，word2vecモデル，事前学習済みBERTモデル，およびファインチューニングされたBERTモデルという3つの異なる方法で生成された埋め込みベクトルの感情の保存レベルを調べることを目的とした．分析の結果，ファインチューニングされたBERTモデルが他の方法に比べて感情情報の保持に優れていることが確認された．これらの結果は，感情的文脈を保持するために高度な自然言語処理技術を使用する重要性を強調しており，感情分析の向上やソーシャルメディアにおける人間のコミュニケーション理解に潜在的な影響を与え得る．